insikt - Natural Language Processing - # 大型語言模型偏見

我們如何診斷和治療大型語言模型在臨床決策中的偏見？

Q: 除了性別和種族之外，還有哪些其他社會偏見可能會影響 LLM 在臨床決策中的表現？

除了性別和種族之外，還有許多其他社會偏見可能會影響 LLM 在臨床決策中的表現，以下列舉幾項： 年齡歧視 (Ageism): LLM 可能會對老年患者表現出偏見，例如低估他們的治療意願或高估他們的疾病風險，這可能是因為訓練數據中老年患者的代表性不足或存在刻板印象。 社會經濟地位 (Socioeconomic Status): LLM 可能會對低收入、低教育水平或缺乏醫療保險的患者表現出偏見，例如建議較便宜但效果較差的治療方案，這可能是因為訓練數據中缺乏這些群體的數據或存在對他們的刻板印象。 性取向和性別認同 (Sexual Orientation and Gender Identity): LLM 可能會對 LGBTQ+ 群體表現出偏見，例如忽視他們的特定健康需求或使用不尊重的語言，這可能是因為訓練數據中缺乏 LGBTQ+ 群體的數據或存在對他們的偏見。 文化背景 (Cultural Background): LLM 可能會對特定文化背景的患者表現出偏見，例如誤解他們的症狀描述或忽視他們的文化信仰和價值觀，這可能是因為訓練數據中缺乏對不同文化背景的患者的數據或存在文化偏見。 殘疾 (Disability): LLM 可能會對殘疾人士表現出偏見，例如低估他們的生活質量或高估他們的醫療需求，這可能是因為訓練數據中缺乏殘疾人士的數據或存在對他們的刻板印象。 需要注意的是，這些偏見可能會以複雜且相互交織的方式表現出來，例如，一個老年且低收入的患者可能會同時受到年齡歧視和社會經濟地位偏見的影響。

Q: 如果 LLM 在某些情況下能夠提供更準確的診斷或治療建議，即使這些建議存在偏見，我們是否應該使用它們？

这是一个非常重要且複雜的倫理問題。一方面，如果 LLM 確實能夠在某些情況下提供更準確的診斷或治療建議，這對患者來說可能是有益的，特別是在醫療資源有限或醫生經驗不足的情況下。 然而，另一方面，即使這些建議在整體上更準確，但如果它們是基於或放大了對特定群體的偏見，那麼使用它們就會引發嚴重的倫理問題。 以下是一些需要考慮的因素： 偏見的程度和影響： LLM 的偏見程度如何？它會對哪些群體造成負面影響？這些負面影響有多嚴重？ 替代方案： 是否存在其他沒有偏見或偏見較小的診斷或治療方法？ 透明度和可解釋性： LLM 的決策過程是否透明且可解釋？我們能否理解它是如何得出特定建議的，以及這些建議是否受到偏見的影響？ 患者的知情同意： 患者是否了解 LLM 可能存在偏見，以及使用 LLM 的潛在風險和益處？他們是否同意在知情的情況下使用 LLM？ 總之，在決定是否使用可能存在偏見的 LLM 時，需要權衡其潛在益處和倫理風險，並優先考慮公平、公正和患者的福祉。

Q: 我們如何設計出能夠理解和回應人類價值觀和社會規範的 LLM，特別是在醫療保健等敏感領域？

設計出能夠理解和回應人類價值觀和社會規範的 LLM 是一個極具挑戰性的課題，特別是在醫療保健等敏感領域。以下是一些可能的研究方向： 數據： 多元化數據集： 使用更具代表性和多元化的數據集來訓練 LLM，確保數據集中包含不同性別、種族、年齡、社會經濟地位、文化背景和性取向的患者信息。 數據標註： 在數據標註過程中引入倫理和社會偏見方面的考量，並邀請來自不同背景的人員參與標註工作，以減少數據本身的偏見。 模型： 偏見檢測和減輕技術： 開發和應用更有效的偏見檢測和減輕技術，例如对抗训练 (adversarial training)、概念消除 (concept erasure) 和公平性约束 (fairness constraints)。 可解釋性： 提高 LLM 的可解釋性，使我們能夠理解其決策過程，並識別和糾正潛在的偏見。 價值觀嵌入： 探索如何將人類價值觀和倫理原則嵌入到 LLM 的設計和訓練過程中，例如使用強化學習 (reinforcement learning) 來獎勵符合倫理的行為。 評估： 多元化評估指標： 使用更全面和多元化的指標來評估 LLM 的性能，而不僅僅關注準確性，還要考慮公平性、公正性和對不同群體的影響。 持續監測： 在 LLM 部署後持續監測其性能和潛在的偏見，並根據監測結果進行調整和改進。 此外，還需要加強跨學科合作，讓計算機科學家、醫學專業人士、倫理學家、社會學家和患者代表等不同領域的專家共同參與 LLM 的設計、開發和應用，以確保其符合人類價值觀和社會規範。

Centrala begrepp

大型語言模型在應用於臨床決策時，即使表面上的準確率表現良好，也存在著根深蒂固的性別和種族偏見，需要多方面的方法來評估和減輕這些偏見，並針對特定領域和任務制定相應的策略。

Sammanfattning

書目資訊

Benkirane, K., Kay, J., & Perez-Ortiz, M. (2024). How Can We Diagnose and Treat Bias in Large Language Models for Clinical Decision-Making? arXiv preprint arXiv:2410.16574.

研究目標

本研究旨在探討如何診斷和減輕大型語言模型 (LLM) 在臨床決策中，特別是在性別和種族方面存在的偏見。

研究方法

研究人員使用 JAMA Clinical Challenge 資料集，其中包含真實世界的複雜醫療案例、多選題 (MCQ) 和解釋 (XPL)。
他們創建了反事實病人變異 (CPV) 資料集，通過系統地改變案例中的性別和種族屬性來評估偏見。
研究評估了多種 LLM，並採用了多種指標來量化偏見，包括準確度比較、統計方法 (例如 Equality of Odds、SkewSize、Coefficient of Variation)、SHAP 分析和基於嵌入的評估 (例如 GenderBias、BiasScore)。
研究探索了提示工程和微調作為減輕偏見的方法。

主要發現

LLM 在結果和推理過程中普遍存在性別和種族偏見。
微調可以減輕某些偏見，但也可能引入新的偏見，特別是在不同種族之間。
單獨的提示工程不足以全面消除偏見，其有效性因模型和人口統計數據而異。
LLM 嵌入中的性別偏見在不同醫學專業之間存在顯著差異，因此需要針對特定領域的去偏見策略。

主要結論

評估 LLM 在臨床案例中的偏見需要多方面的方法，因為簡單的準確度評估可能無法揭示潛在的偏見。
減輕 LLM 偏見需要全面的方法，這些方法應解決結果和推理過程中的性別和種族維度。
未來需要進一步的研究來開發更公平的基於 LLM 的臨床決策支持系統，尤其是在真實世界的環境中。

研究意義

本研究強調了在臨床應用中評估和減輕 LLM 偏見的重要性，並提供了一個全面的框架來理解和解決這個問題。這些發現對於開發更公平、更負責任的 AI 醫療保健應用程式具有重要意義。

研究限制和未來方向

缺乏醫療保健專業人員 (HCP) 的參與限制了研究結果的臨床相關性和實際適用性。
未來研究應考慮更廣泛的種族和性別認同，以更全面地代表人類的多樣性。
需要進一步研究探索其他去偏見技術，例如資料增強和對抗性訓練。
開發用於評估和減輕 LLM 偏見的標準化指標和基準至關重要。

Anpassa sammanfattning

Skriv om med AI

Generera citat

Översätt källa

Till ett annat språk

Generera MindMap

från källinnehåll

Besök källa

arxiv.org

Statistik

GPT-4 在女性案例中的準確度比中性案例低 0.50%。
GPT-3.5 在男性案例中的準確度比中性案例高 3.77%。
GPT-3.5 和 GPT-4 Turbo 在亞洲案例中的表現始終優於其他種族案例。
GPT-4o mini 的微調將性別 SkewSize 從 -0.25 降低到 -0.02，將 Equality of Odds 從 0.02 降低到 0.01。
GPT-4o mini 的微調將種族 SkewSize 從 -0.49 增加到 0.60。
GPT-4 Turbo 在使用 Q+IF 提示時，種族 SkewSize 從 -0.68 改善到 0.06。
LLaMA 3 在使用 Q+IF+CoT 提示時，性別 SkewSize 從 -0.20 增加到 -0.39。
Claude 3 Sonnet 在 Q+IF 提示中，“黑人”一詞與正確答案有很強的負相關性 (-0.71)，而在 Q+IF+CoT 提示中降低到 -0.36。
GPT-3.5 在阿拉伯群體中，Q+IF 和 Q 提示的表現差異為 0%，但 BiasScore 差異為 0.51，表明存在更多女性偏見的解釋。

Citat

Viktiga insikter från

How Can We Diagnose and Treat Bias in Large Language Models for Clinical Decision-Making?

by Kenza Benkir... på arxiv.org 10-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.16574.pdf

How Can We Diagnose and Treat Bias in Large Language Models for Clinical Decision-Making?

Djupare frågor

除了性別和種族之外，還有哪些其他社會偏見可能會影響 LLM 在臨床決策中的表現？

除了性別和種族之外，還有許多其他社會偏見可能會影響 LLM 在臨床決策中的表現，以下列舉幾項：

年齡歧視 (Ageism): LLM 可能會對老年患者表現出偏見，例如低估他們的治療意願或高估他們的疾病風險，這可能是因為訓練數據中老年患者的代表性不足或存在刻板印象。
社會經濟地位 (Socioeconomic Status): LLM 可能會對低收入、低教育水平或缺乏醫療保險的患者表現出偏見，例如建議較便宜但效果較差的治療方案，這可能是因為訓練數據中缺乏這些群體的數據或存在對他們的刻板印象。
性取向和性別認同 (Sexual Orientation and Gender Identity): LLM 可能會對 LGBTQ+ 群體表現出偏見，例如忽視他們的特定健康需求或使用不尊重的語言，這可能是因為訓練數據中缺乏 LGBTQ+ 群體的數據或存在對他們的偏見。
文化背景 (Cultural Background): LLM 可能會對特定文化背景的患者表現出偏見，例如誤解他們的症狀描述或忽視他們的文化信仰和價值觀，這可能是因為訓練數據中缺乏對不同文化背景的患者的數據或存在文化偏見。
殘疾 (Disability): LLM 可能會對殘疾人士表現出偏見，例如低估他們的生活質量或高估他們的醫療需求，這可能是因為訓練數據中缺乏殘疾人士的數據或存在對他們的刻板印象。
需要注意的是，這些偏見可能會以複雜且相互交織的方式表現出來，例如，一個老年且低收入的患者可能會同時受到年齡歧視和社會經濟地位偏見的影響。

如果 LLM 在某些情況下能夠提供更準確的診斷或治療建議，即使這些建議存在偏見，我們是否應該使用它們？

这是一个非常重要且複雜的倫理問題。一方面，如果 LLM 確實能夠在某些情況下提供更準確的診斷或治療建議，這對患者來說可能是有益的，特別是在醫療資源有限或醫生經驗不足的情況下。
然而，另一方面，即使這些建議在整體上更準確，但如果它們是基於或放大了對特定群體的偏見，那麼使用它們就會引發嚴重的倫理問題。
以下是一些需要考慮的因素：

偏見的程度和影響： LLM 的偏見程度如何？它會對哪些群體造成負面影響？這些負面影響有多嚴重？
替代方案： 是否存在其他沒有偏見或偏見較小的診斷或治療方法？
透明度和可解釋性： LLM 的決策過程是否透明且可解釋？我們能否理解它是如何得出特定建議的，以及這些建議是否受到偏見的影響？
患者的知情同意： 患者是否了解 LLM 可能存在偏見，以及使用 LLM 的潛在風險和益處？他們是否同意在知情的情況下使用 LLM？
總之，在決定是否使用可能存在偏見的 LLM 時，需要權衡其潛在益處和倫理風險，並優先考慮公平、公正和患者的福祉。

我們如何設計出能夠理解和回應人類價值觀和社會規範的 LLM，特別是在醫療保健等敏感領域？

設計出能夠理解和回應人類價值觀和社會規範的 LLM 是一個極具挑戰性的課題，特別是在醫療保健等敏感領域。以下是一些可能的研究方向：

數據：

多元化數據集： 使用更具代表性和多元化的數據集來訓練 LLM，確保數據集中包含不同性別、種族、年齡、社會經濟地位、文化背景和性取向的患者信息。
數據標註：  在數據標註過程中引入倫理和社會偏見方面的考量，並邀請來自不同背景的人員參與標註工作，以減少數據本身的偏見。


模型：

偏見檢測和減輕技術：  開發和應用更有效的偏見檢測和減輕技術，例如对抗训练 (adversarial training)、概念消除 (concept erasure) 和公平性约束 (fairness constraints)。
可解釋性：  提高 LLM 的可解釋性，使我們能夠理解其決策過程，並識別和糾正潛在的偏見。
價值觀嵌入：  探索如何將人類價值觀和倫理原則嵌入到 LLM 的設計和訓練過程中，例如使用強化學習 (reinforcement learning) 來獎勵符合倫理的行為。


評估：

多元化評估指標：  使用更全面和多元化的指標來評估 LLM 的性能，而不僅僅關注準確性，還要考慮公平性、公正性和對不同群體的影響。
持續監測：  在 LLM 部署後持續監測其性能和潛在的偏見，並根據監測結果進行調整和改進。
此外，還需要加強跨學科合作，讓計算機科學家、醫學專業人士、倫理學家、社會學家和患者代表等不同領域的專家共同參與 LLM 的設計、開發和應用，以確保其符合人類價值觀和社會規範。