大型語言模型於角色扮演中之偏見基準測試

Kernkonzepte

大型語言模型 (LLM) 在角色扮演過程中會表現出顯著的社會偏見，突顯了在將其部署到真實世界應用程序之前對其進行公平性測試的必要性。

Zusammenfassung

研究背景
大型語言模型 (LLM) 已成為現代語言驅動型應用程序的基礎，深刻影響著日常生活。利用其潛力的關鍵技術之一是角色扮演，LLM 模擬不同的角色以增強其在現實世界中的效用。然而，儘管研究強調了 LLM 輸出中存在社會偏見，但目前尚不清楚這些偏見在角色扮演場景中是否以及在何種程度上出現。
BiasLens 框架
為了解決這個問題，本文介紹了 BiasLens，這是一個專為系統地揭露 LLM 在角色扮演過程中的偏見而設計的公平性測試框架。BiasLens 由兩個主要組件組成：測試輸入生成（生成觸發偏見的問題）和測試預言機設計（識別有偏見的回答）。
測試輸入生成
在測試輸入生成方面，BiasLens 首先利用 LLM 生成涵蓋 11 個不同人口統計屬性的 550 個社會角色，形成了一個具有代表性的角色集，用於公平性測試。對於每個角色，BiasLens 會自動生成 60 個問題，這些問題有可能在 LLM 扮演該角色時引發有偏見的回答。這些問題涵蓋了三種常見的格式，包括是非題、多選題和開放式問題，以全面評估偏見觸發因素。總共生成了 33,000 個問題，用於提示 LLM 扮演特定角色並做出相應的回答。
測試預言機生成
在測試預言機生成方面，BiasLens 採用了針對不同問題類型的基於規則和基於 LLM 的策略組合，並通過嚴格的人工評估驗證了這些識別的可靠性。
實證研究
使用生成的問題作為基準，本文對 OpenAI、Mistral AI、Meta、阿里巴巴和 DeepSeek 發布的六個先進 LLM 進行了廣泛的評估。這些模型代表了開源和閉源模型，它們在現實世界的應用中得到廣泛使用，並且在模型規模上有很大差異。為了確保結果的嚴謹性，每個問題都會向每個 LLM 提出三次，並且只有在三次中出現兩次以上的情況下，才會將有偏見的回答分類。儘管採用了這種嚴格的標準，但我們的基準測試在這些 LLM 中總共發現了 72,716 個有偏見的回答，其中每個模型產生了 7,754 到 16,963 個有偏見的回答。當我們從基準測試中刪除角色扮演陳述時，所有六個 LLM 的有偏見回答都有所減少，平均減少了 24.3%。這進一步表明，角色扮演會在 LLM 輸出中引入額外的社會偏見，突出了專門在角色扮演環境中進行公平性測試的必要性。
主要貢獻
總之，本文的主要貢獻如下：

定制的測試框架： 引入了 BiasLens，這是一個專為揭露 LLM 在角色扮演過程中的偏見而設計的自動化公平性測試框架。
廣泛的實證研究： 使用 BiasLens 生成的 33,000 個問題，對六個先進的 LLM 進行了大規模實證評估，並揭露了總共 72,716 個有偏見的回答。
開放基準和資源： 公開發布了基準測試數據集、腳本和實驗結果，以促進 BiasLens 的採用並鼓勵進一步的研究。
研究結果
BiasLens 有效地揭示了六個先進 LLM 中的 72,716 個有偏見的回答，其中每個 LLM 產生了 7,754 到 16,963 個有偏見的回答。此外，BiasLens 成功地觸發了所有三種類型問題和所有 11 個人口統計屬性的有偏見回答，其中與種族和文化相關的角色的偏見程度最高。這一發現引發了一個嚴重的擔憂，即 LLM 的廣泛採用可能會放大社會偏見，並強化與這些人口統計角色相關的刻板印象。

Statistiken

BiasLens 在測試的 LLM 中總共發現了 72,716 個有偏見的回答。
每個 LLM 產生了 7,754 到 16,963 個有偏見的回答。
當從基準測試中刪除角色扮演陳述時，所有六個 LLM 的有偏見回答都有所減少，平均減少了 24.3%。
種族和文化屬性表現出最高的偏見程度，平均有偏見的回答數量分別為 1,400 和 1,372。
94.6% 的是非題的無偏見答案是「否」。
94.4% 的選擇題的無偏見答案是最後一個選項。
對於為什麼問題，人工標記結果與三個評委 LLM 的多數投票結果一致的比例為 83.9%。

Wichtige Erkenntnisse aus

Benchmarking Bias in Large Language Models during Role-Playing

by Xinyue Li, Z... um arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00585.pdf

Tiefere Fragen

如何減輕大型語言模型在角色扮演和其他應用中的社會偏見？

減輕大型語言模型 (LLM) 在角色扮演和其他應用中的社會偏見是一個複雜的挑戰，需要多方面的策略：
1. 資料層面的改進：

資料平衡： 確保訓練資料集在各種人口統計屬性（例如種族、性別、文化、職業）方面具有代表性和平衡性，以減少偏見的產生。
資料過濾： 開發和應用先進的技術來識別和過濾訓練資料中的偏見和刻板印象。
資料增強： 使用資料增強技術來增加代表性不足群體的資料，並減少資料偏差。
2. 模型訓練和設計：

公平性意識訓練： 在訓練過程中加入公平性約束和目標，鼓勵模型產生更公平的輸出。
對抗性訓練： 使用對抗性訓練技術來最小化模型對特定人口統計群體的偏見。
可解釋性和可追溯性： 開發更具可解釋性和可追溯性的 LLM，以便更好地理解和解決偏見的根源。
3. 角色扮演情境下的特定策略：

角色設計： 在設計角色時，應避免強化現有的社會刻板印象，並鼓勵創造多元和包容的角色。
情境意識： 開發能夠理解和適應不同情境和社會規範的 LLM，以減少不適當的偏見輸出。
使用者教育： 教育使用者 LLM 潛在的偏見，並鼓勵他們批判性地評估模型的輸出。
4. 持續監測和評估：

定期評估： 定期使用基準測試和評估指標來監測 LLM 的偏見，並追蹤減輕偏見策略的有效性。
社群參與： 鼓勵社群參與，收集回饋並識別 LLM 輸出中潛在的偏見問題。

BiasLens 框架能否推廣到其他類型的偏見，例如與年齡、宗教或政治觀點相關的偏見？

是的，BiasLens 框架可以推廣到其他類型的偏見，例如與年齡、宗教或政治觀點相關的偏見。框架的核心概念是通過角色扮演來觸發和檢測偏見，這種方法可以應用於各種敏感屬性和社會群體。
要將 BiasLens 推廣到其他類型的偏見，需要進行以下調整：

角色生成： 根據目標偏見類型，生成與年齡、宗教或政治觀點相關的角色。例如，可以生成不同年齡段的人、不同宗教信仰者或持有不同政治立場的角色。
問題生成： 設計能夠觸發與目標偏見相關的問題。例如，可以設計關於年齡歧視、宗教歧視或政治偏見的問題。
測試預言機： 根據目標偏見類型，調整測試預言機來識別偏見輸出。例如，可以使用包含年齡、宗教或政治觀點相關偏見的詞彙表或規則來識別偏見輸出。
總之，BiasLens 框架具有靈活性，可以適應不同的偏見類型，只需根據具體的偏見類型進行相應的調整即可。

隨著 LLM 技術的進步，我們如何確保這些強大的工具以負責任和道德的方式被使用，以防止加劇現有的社會不平等？

確保 LLM 技術以負責任和道德的方式被使用，防止加劇現有的社會不平等，需要多方共同努力：
1. 建立倫理準則和規範：

制定行業標準： 由 AI 研究人員、開發者和倫理學家共同制定 LLM 開發和應用的倫理準則和最佳實務。
政府監管： 政府應制定相關法律法規，規範 LLM 的應用，防止其被用於歧視或其他不道德的行為。
2. 技術層面的保障：

偏見檢測和減輕： 開發和部署有效的偏見檢測和減輕技術，持續監測和改進 LLM 的公平性。
可解釋性和透明度： 提高 LLM 的可解釋性和透明度，讓使用者了解模型決策背後的邏輯，並更容易識別潛在的偏見。
3. 教育和意識提升：

開發者培訓： 對 LLM 開發者進行倫理培訓，提高他們對偏見問題的認識，並教導他們如何在開發過程中減輕偏見。
公眾教育： 提高公眾對 LLM 潛在偏見的認識，鼓勵他們批判性地思考 LLM 的輸出，並積極參與相關的社會討論。
4. 促進多元化和包容性：

多元化的 AI 團隊： 鼓勵 AI 領域的多元化和包容性，讓來自不同背景和群體的人參與 LLM 的開發，以減少偏見的產生。
代表性不足群體的參與： 讓代表性不足群體參與 LLM 的設計、開發和評估，確保技術能夠公平地服務於所有人。
5. 持續監測和改進：

建立回饋機制： 建立有效的回饋機制，讓使用者能夠報告 LLM 輸出中的偏見問題，並促進技術的持續改進。
長期研究： 持續進行 LLM 倫理和社會影響方面的研究，深入了解偏見的根源，並探索更有效的解決方案。
LLM 技術的發展和應用需要平衡創新和社會責任。通過共同努力，我們可以利用 LLM 的力量，創造一個更加公平、公正和包容的社會。