Context-Dependent Health Questions: Biases Evaluation

Core Concepts

Large language models exhibit biases in answering context-dependent health questions, favoring specific demographic groups.

Abstract

Abstract: Chat-based large language models provide personalized health information. Underspecified questions may lead to biased answers. Study focuses on biases in contextual health questions. Introduction: Large language models used for question-answering. Contextual questions in healthcare domain may lead to biased answers. Example of biased answer provided. Demographic Conditioning: Model's answer biased towards female demographic. Comparison of answers with and without context. Importance of considering demographic context in answers. Biases in Context-Dependent Health Questions: Study hypothesis on biases in answering context-dependent questions. Analysis methodology explained. Evaluation of two chat-based LLMs. Results show biases towards specific demographic groups. Data: Focus on sexual and reproductive health questions. Data sourced from Planned Parenthood and Go Ask Alice. Filtering of context-dependent questions based on age, location, and sex. Results: Model answers show biases towards specific demographic groups. Statistical significance of differences in similarity scores. Human evaluation confirms biases in age, sex, and location attributes. Conclusion: Disparities exist in model answers for different demographic groups. Importance of ensuring equality in model answers in critical healthcare domains. Future research should aim for comprehensive answers not tailored to specific demographics. Limitations: Study limitations discussed, including Western-centric focus and binary sex categories. Future work can expand to other languages and countries. Ethical Considerations: Dataset creation and annotation process explained. Risk of adversaries using biased LLMs highlighted.

Stats

"Our final dataset contains 116 questions from Planned Parenthood and 71 questions from Go Ask Alice." "Of the 187 questions, 64 are dependent on sex, 106 on age, and 55 on location." "We evaluate 66 age, 54 location, and 61 sex-based questions for gemini-pro." "We evaluate 87 age, 30 location, and 58 sex-based questions for chat-bison-001."

Quotes

"We must characterize these types of biases to avoid detrimental effects on users’ health." "Our results confirm that disparities do exist among model answers for different groups across age, location, and sex attributes." "Future question-answering research can work toward providing comprehensive answers that are not tailored to certain demographics."

Key Insights Distilled From

Evaluating Biases in Context-Dependent Health Questions

by Sharon Levy,... at arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04858.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 대형 언어 모델의 편향을 완화하여 모든 인구 집단에 대한 공정하고 정확한 응답을 보장할 수 있을까요?

대형 언어 모델의 편향을 완화하기 위해 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 먼저, 다양성을 고려한 데이터 수집이 중요합니다. 모델을 훈련시킬 때 다양한 인구 집단의 데이터를 사용하여 편향을 줄일 수 있습니다. 또한, 모델의 훈련 데이터와 평가 데이터에 대한 투명성을 유지하고, 편향을 식별하고 수정할 수 있는 메커니즘을 도입하는 것이 중요합니다. 특정 인구 집단에 대한 편향을 식별하고 해당 그룹에 대한 정확한 정보를 제공하는 방법을 모델에 통합하여 공정한 응답을 보장할 수 있습니다. 또한, 다양한 인구 집단의 의견을 수용하고 피드백을 통해 모델을 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다.

어떤 의미에서 건강 질문 응답 모델의 이러한 편향이 사용자에게 제공되는 전반적인 헬스케어 정보의 품질에 미치는 영향은 무엇인가요?

헬스케어 정보에 대한 편향된 응답은 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으며, 이는 사용자의 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 성별, 연령, 지역에 따라 다른 의료 정보가 필요한 경우, 모델이 특정 인구 집단을 우선시하는 편향이 있다면 잘못된 진단이나 치료 방법을 제안할 수 있습니다. 이는 사용자의 건강 상태를 악화시킬 수 있으며, 잘못된 정보로 인해 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 헬스케어 정보의 품질을 향상시키기 위해서는 모델의 편향을 식별하고 수정하여 모든 사용자에게 공정하고 정확한 정보를 제공해야 합니다.

연구가 어떻게 더 다양한 인구 집단과 언어를 포함하여 헬스케어 정보 전달의 포용성을 보장하기 위해 확장될 수 있을까요?

연구가 더 다양한 인구 집단과 언어를 포함하여 헬스케어 정보 전달의 포용성을 보장하기 위해 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 다양한 인구 집단의 데이터를 수집하고 다양성을 고려한 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 또한, 다국어 데이터를 활용하여 다양한 언어로 정보를 제공할 수 있도록 모델을 확장하는 것이 필요합니다. 다양한 문화적, 언어적 배경을 고려하여 모델을 개선하고, 다양한 인구 집단이 쉽게 접근할 수 있는 헬스케어 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 또한, 지속적인 다양성 및 포용성을 고려한 연구와 협력을 통해 헬스케어 정보 전달의 품질을 향상시킬 수 있습니다.