「你必須當醫生，小琳」：探討大型語言模型在就業推薦中基於姓名的偏見

Q: 如何在不完全移除姓名資訊的情況下，設計出能有效減少招聘偏見的 LLM 應用？

在不完全移除姓名資訊的情況下，可以透過以下幾種方式設計 LLM 應用，有效減少招聘偏見： 強化提示工程（Prompt Engineering）： 在提示中明確指示模型避免基於姓名做出決策，例如加入「請忽略候選人姓名，僅根據他們的技能和經驗進行評估」等指令。 要求模型提供詳細的解釋，說明其推薦理由，並檢視這些解釋是否包含與姓名相關的偏見。 在訓練數據中加入更多樣化的姓名和背景資料，避免模型過度依賴特定族群的姓名進行判斷。 結合結構化數據和自然語言處理： 將姓名資訊與其他結構化數據（如技能、經驗、教育背景等）分開處理，並賦予結構化數據更高的權重。 利用自然語言處理技術，從履歷或簡歷中提取與工作相關的關鍵詞和短語，並以此作為評估候選人的主要依據。 引入後處理機制（Post-hoc Processing）： 在模型輸出結果後，加入一個獨立的評估機制，檢測並修正潛在的偏見。 建立一個由多樣化背景的人員組成的審核團隊，對 LLM 的推薦結果進行人工審查，確保決策的公平性。 持續監測和評估： 定期監測 LLM 應用在實際招聘過程中的表現，收集相關數據並分析是否存在偏見。 根據監測結果，不斷調整和優化模型，確保其推薦結果的公平性和準確性。 需要注意的是，完全消除偏見是一個極具挑戰性的目標。上述方法僅能盡可能減少偏見，並需要不斷地進行評估和改進。

Q: 若 LLM 僅反映出真實存在的社會偏見，我們是否應該將其視為問題？模型是否應該反映或挑戰現實？

即使 LLM 僅僅反映出真實存在的社會偏見，我們仍然應該將其視為問題。因為： 放大現有偏見： LLM 的應用可能會放大和固化現有的社會偏見，導致不公平現象的持續存在，甚至加劇。例如，如果 LLM 在招聘中持續偏向特定族群，將會加劇社會的不平等現象。 缺乏對弱勢群體的保護： LLM 無法分辨偏見的來源和合理性，僅僅是機械地複製和應用這些偏見，這對弱勢群體來說顯然是不公平的。 阻礙社會進步： 如果 LLM 僅僅反映現狀，而不去挑戰和改變現有的偏見，將會阻礙社會的進步和發展。 因此，我們應該努力讓 LLM 不僅僅是反映現實，更要挑戰現實，促進社會的公平正義。這需要開發者、研究者和政策制定者共同努力，制定相應的規範和標準，引導 LLM 的發展方向，使其成為促進社會進步的工具，而不是加劇不平等的幫兇。

Q: 如果將研究範圍擴展到其他文化和語言，例如中文姓名，LLM 是否會展現出相似的偏見模式？

如果將研究範圍擴展到其他文化和語言，例如中文姓名，LLM 很可能會展現出相似的偏見模式，但也可能會出現一些獨特的現象。 相似之處： 基於姓名的刻板印象： 許多文化中都存在基於姓名的刻板印象，例如某些姓氏可能與特定職業、社會地位或性格特徵相關聯。LLM 在學習過程中可能會捕捉到這些刻板印象，並在應用中表現出來。 性別偏見： 性別偏見是一個普遍存在的社會問題，許多文化中都存在對女性的歧視現象。LLM 在學習過程中可能會學習到這些偏見，並在應用中表現出對女性的偏見。 獨特之處： 中文姓名的文化特點： 中文姓名與西方姓名存在很大差異，例如姓氏的數量較少、單字姓氏和複姓的存在等。這些文化特點可能會導致 LLM 在處理中文姓名時出現一些獨特的偏見模式。 中國社會的特定偏見： 中國社會存在一些特有的偏見，例如地域歧視、戶籍制度帶來的偏見等。LLM 在學習過程中可能會學習到這些偏見，並在應用中表現出來。 總之，LLM 在處理不同文化和語言的姓名時，既會展現出一些普遍存在的偏見模式，也可能會出現一些獨特的現象。這需要我們在開發和應用 LLM 時，充分考慮不同文化和語言的差異，避免 LLM 的應用加劇社會的不平等現象。

Kernekoncepter

大型語言模型在模擬招聘決策時，會基於姓名展現出種族和性別偏見，偏好聘用白人女性，並在薪資建議上存在顯著差異。

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本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在進行就業推薦時，是否會基於姓名展現出種族和性別偏見。

研究人員使用 GPT-3.5-Turbo 和 Llama 3-70B-Instruct 兩種大型語言模型，模擬招聘決策和薪資建議。他們使用 320 個強烈暗示種族和性別的美國常見名字，以及超過 750,000 個提示，涵蓋 40 多種職業，要求模型從候選人名單中選擇最佳人選，並提供薪資建議。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

"You Gotta be a Doctor, Lin": An Investigation of Name-Based Bias of Large Language Models in Employment Recommendations

by Huy ... kl. arxiv.org 10-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.12232.pdf

"You Gotta be a Doctor, Lin": An Investigation of Name-Based Bias of Large Language Models in Employment Recommendations

Dybere Forespørgsler

如何在不完全移除姓名資訊的情況下，設計出能有效減少招聘偏見的 LLM 應用？

在不完全移除姓名資訊的情況下，可以透過以下幾種方式設計 LLM 應用，有效減少招聘偏見：

強化提示工程（Prompt Engineering）：

在提示中明確指示模型避免基於姓名做出決策，例如加入「請忽略候選人姓名，僅根據他們的技能和經驗進行評估」等指令。
要求模型提供詳細的解釋，說明其推薦理由，並檢視這些解釋是否包含與姓名相關的偏見。
在訓練數據中加入更多樣化的姓名和背景資料，避免模型過度依賴特定族群的姓名進行判斷。

結合結構化數據和自然語言處理：

將姓名資訊與其他結構化數據（如技能、經驗、教育背景等）分開處理，並賦予結構化數據更高的權重。
利用自然語言處理技術，從履歷或簡歷中提取與工作相關的關鍵詞和短語，並以此作為評估候選人的主要依據。

引入後處理機制（Post-hoc Processing）：

在模型輸出結果後，加入一個獨立的評估機制，檢測並修正潛在的偏見。
建立一個由多樣化背景的人員組成的審核團隊，對 LLM 的推薦結果進行人工審查，確保決策的公平性。

持續監測和評估：

定期監測 LLM 應用在實際招聘過程中的表現，收集相關數據並分析是否存在偏見。
根據監測結果，不斷調整和優化模型，確保其推薦結果的公平性和準確性。

需要注意的是，完全消除偏見是一個極具挑戰性的目標。上述方法僅能盡可能減少偏見，並需要不斷地進行評估和改進。

若 LLM 僅反映出真實存在的社會偏見，我們是否應該將其視為問題？模型是否應該反映或挑戰現實？

即使 LLM 僅僅反映出真實存在的社會偏見，我們仍然應該將其視為問題。因為：

放大現有偏見： LLM 的應用可能會放大和固化現有的社會偏見，導致不公平現象的持續存在，甚至加劇。例如，如果 LLM 在招聘中持續偏向特定族群，將會加劇社會的不平等現象。
缺乏對弱勢群體的保護：  LLM 無法分辨偏見的來源和合理性，僅僅是機械地複製和應用這些偏見，這對弱勢群體來說顯然是不公平的。
阻礙社會進步：  如果 LLM 僅僅反映現狀，而不去挑戰和改變現有的偏見，將會阻礙社會的進步和發展。

因此，我們應該努力讓 LLM 不僅僅是反映現實，更要挑戰現實，促進社會的公平正義。這需要開發者、研究者和政策制定者共同努力，制定相應的規範和標準，引導 LLM 的發展方向，使其成為促進社會進步的工具，而不是加劇不平等的幫兇。

如果將研究範圍擴展到其他文化和語言，例如中文姓名，LLM 是否會展現出相似的偏見模式？

如果將研究範圍擴展到其他文化和語言，例如中文姓名，LLM 很可能會展現出相似的偏見模式，但也可能會出現一些獨特的現象。
相似之處：

基於姓名的刻板印象：  許多文化中都存在基於姓名的刻板印象，例如某些姓氏可能與特定職業、社會地位或性格特徵相關聯。LLM 在學習過程中可能會捕捉到這些刻板印象，並在應用中表現出來。
性別偏見：  性別偏見是一個普遍存在的社會問題，許多文化中都存在對女性的歧視現象。LLM 在學習過程中可能會學習到這些偏見，並在應用中表現出對女性的偏見。
獨特之處：

中文姓名的文化特點：  中文姓名與西方姓名存在很大差異，例如姓氏的數量較少、單字姓氏和複姓的存在等。這些文化特點可能會導致 LLM 在處理中文姓名時出現一些獨特的偏見模式。
中國社會的特定偏見：  中國社會存在一些特有的偏見，例如地域歧視、戶籍制度帶來的偏見等。LLM 在學習過程中可能會學習到這些偏見，並在應用中表現出來。
總之，LLM 在處理不同文化和語言的姓名時，既會展現出一些普遍存在的偏見模式，也可能會出現一些獨特的現象。這需要我們在開發和應用 LLM 時，充分考慮不同文化和語言的差異，避免 LLM 的應用加劇社會的不平等現象。