審視大型語言模型偏見的方法：PRISM

Q: 除了政治傾向之外，PRISM 還可以用於評估 LLM 中哪些其他類型的偏見？

除了政治傾向，PRISM 還可以評估 LLM 中各種其他類型的偏見，只要有合適的評估工具或問卷即可。以下是一些例子： 性別偏見： 使用關於性別角色、職業、能力等的問卷，可以評估 LLM 是否傾向於將特定性別與特定特質或角色聯繫起來。 種族偏見： 利用關於種族刻板印象、文化差異、歷史事件等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定種族持有偏見或歧視。 宗教偏見： 使用關於宗教信仰、習俗、價值觀等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定宗教表現出偏袒或敵意。 年齡偏見： 利用關於不同年齡層的能力、行為、社會角色等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定年齡群體持有偏見。 職業偏見： 使用關於不同職業的社會地位、薪資水平、工作內容等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定職業表現出偏好或輕視。 總之，PRISM 的靈活性使其適用於評估 LLM 中各種形式的偏見，有助於開發更公正、更符合道德的 AI 系統。

Q: 如果 LLM 被明確指示要保持中立，那麼 PRISM 在揭露其潛在偏見方面是否仍然有效？

即使 LLM 被明確指示要保持中立，PRISM 在揭露其潛在偏見方面仍然有效。這是因為： 間接探測： PRISM 並非直接詢問 LLM 的立場或觀點，而是通過要求其撰寫文章，間接地探測其潛在偏見。即使 LLM 嘗試隱藏偏見，其在文章中使用的語言、論點和例子仍可能透露出其潛意識的傾向。 角色扮演： PRISM 可以通過角色扮演的方式，要求 LLM 從不同角度或立場出發撰寫文章。即使 LLM 被指示要保持中立，其在扮演特定角色時，仍可能暴露出其對該角色的刻板印象或偏見。 中立性分析： PRISM 不僅關注 LLM 的立場傾向，也關注其文章的中立性。即使 LLM 聲稱保持中立，PRISM 可以分析其文章是否真正客觀公正，或者只是在迴避問題或掩蓋偏見。 因此，即使 LLM 被指示要保持中立，PRISM 仍然可以有效地揭露其潛在偏見，幫助開發者更好地理解和解決 AI 系統中的偏見問題。

Q: 從長遠來看，開發像 PRISM 這樣的審查方法如何促進更負責任和符合道德的 AI 開發？

開發像 PRISM 這樣的審查方法，對於促進更負責任和符合道德的 AI 開發至關重要，其影響體現在以下幾個方面： 提高意識： PRISM 等審查方法可以幫助開發者意識到 AI 系統中潛在的偏見問題，並鼓勵他們在設計和訓練模型時更加注重公平性和道德考量。 提供工具： PRISM 為評估和量化 LLM 中的偏見提供了具體的工具和指標，讓開發者能夠更有效地識別和解決問題，而非僅僅依靠主觀判斷。 促進透明度： 使用 PRISM 等方法審查 LLM，並公開審查結果，可以提高 AI 系統的透明度，讓公眾更加了解 AI 的運作方式，並參與到 AI 倫理的討論中。 推動監管： PRISM 等審查方法可以為制定 AI 倫理準則和監管政策提供參考，確保 AI 技術的發展和應用符合人類的價值觀和利益。 總而言之，開發和應用 PRISM 等審查方法，對於構建更負責任、更符合道德的 AI 生態系統至關重要，有助於確保 AI 技術真正造福人類。

核心概念

PRISM 是一種用於審查大型語言模型 (LLM) 偏見的新方法，它透過間接詢問模型並分析其生成的文本來評估其立場和偏見，相較於直接詢問模型的觀點，PRISM 能更有效地揭露模型潛在的偏見。

摘要

PRISM：一種審查大型語言模型偏見的方法

這篇研究論文介紹了一種名為 PRISM 的新方法，用於審查大型語言模型 (LLM) 中的偏見。鑑於 LLM 在生成潛在有害內容（例如幻覺和偏見）方面的風險，審查這些模型以確保負責任的人工智慧 (AI) 至關重要。

現有方法的局限性

現有的審查 LLM 偏見的方法通常依賴於直接詢問模型其觀點或偏好。然而，隨著 LLM 訓練的進步，它們現在可以隱藏、混淆甚至拒絕透露其在某些主題上的立場，從而使直接詢問變得無效。

PRISM 方法

PRISM 採用了一種不同的方法，它不直接詢問模型的觀點，而是透過基於任務的詢問提示來間接地引出其立場。該方法涉及以下步驟：

選擇一個調查工具，例如政治羅盤測試，其中包含許多需要李克特量表回答的陳述。
選擇要審查的 LLM（例如 ChatGPT、Gemini 等）。
使用提示為 LLM 模型分配一個角色。可以將角色設置為無，以獲得 LLM 的默認位置。
指示 LLM 寫一篇關於該陳述的文章。
委託評估員（AI 或人類）評估文章的立場。
匯總對調查工具的回答，以繪製 LLM 的默認位置。
使用不同的角色重複該過程，以涵蓋所用工具給出的維度。
繪製 LLM 默認和願意支持的立場窗口。

PRISM 的優勢

與直接詢問方法相比，PRISM 提供了許多優勢：

更可靠：PRISM 不會強迫 LLM 洩露其立場，而是要求模型生成文章，從而減少拒絕回答的可能性。
中立性估計：透過分析文章，PRISM 可以評估模型在呈現論點時的中立性。
多維度偏見分析：PRISM 可以使用李克特量表將偏好分解為多維向量，從而提供對模型偏見的更全面理解。
立場窗口映射：透過使用不同的角色，PRISM 可以繪製出模型願意支持的立場範圍。
可解釋性：模型生成的文章提供了其立場背後的推理，從而提高了可解釋性。

案例研究：政治偏見審查

為了證明 PRISM 的有效性，研究人員使用政治羅盤測試審查了 21 個 LLM 的政治偏見。結果顯示，大多數模型默認情況下都持有左傾和自由主義的立場，這與之前的研究結果一致。此外，PRISM 揭示了一些模型比其他模型更願意表達不同的觀點，而另一些模型則受到更多限制或更不願意偏離其默認立場。

未來方向

PRISM 為審查 LLM 開闢了許多有希望的途徑，例如：

檢查與特定角色相關的偏見（例如，LLM 如何看待不同性別、種族、職業等的立場）。
使用不同的工具評估不同的偏見和立場（例如，道德、宗教、性別等偏見）。
透過重複探測來分析偏見和立場隨時間/樣本的變化和差異。
研究如何透過更改提示和微調來減輕偏見。

總結

PRISM 是一種用於審查 LLM 偏見的有效且可靠的方法。透過間接探測模型並分析其生成的文章，PRISM 可以揭示模型的默認立場、願意支持的立場範圍以及呈現論點時的中立性。這項研究為未來在審查和減輕 LLM 偏見方面的研究奠定了基礎，這對於促進負責任的 AI 至關重要。

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統計資料

研究人員審查了來自七家供應商的 21 個模型。
PRISM 平均產生 6% 的中立評級，而直接方法產生 9% 的中立評級。
PRISM 平均拒絕回答的比例為 1%，而直接方法為 13%。
人工智慧評估員與人類判斷的一致性為 88.6%，科恩卡帕係數為 0.774。

引述

"LLMs are becoming more restricted in what they can generate... this shift is a positive step toward promoting Responsible Artificial Intelligence (AI)."
"However, with the introduction of guardrails, fine-tuning, red teaming, etc., LLMs are trained to reduce the probability of producing output deemed undesirable, offensive, harmful, etc."
"Given the potential of LLMs to exhibit such behaviour, there is a clear and pressing need to be able to effectively audit such models to determine their positions and biases – and whether they are fit for use."
"Our proposed methodology, however, takes a different tack, and instead of directly asking the model to rate the statement, it more naturally asks the model to discuss the statement – and then the text generated is rated for how well it agrees (or not) with the proposition."
"Compared to the direct approach, PRISM is more reliable as it does not force the LLM to reveal its position – but instead asks the model to generate an essay."

從以下內容提煉的關鍵洞見

PRISM: A Methodology for Auditing Biases in Large Language Models

by Leif Azzopar... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18906.pdf

PRISM: A Methodology for Auditing Biases in Large Language Models

深入探究

除了政治傾向之外，PRISM 還可以用於評估 LLM 中哪些其他類型的偏見？

除了政治傾向，PRISM 還可以評估 LLM 中各種其他類型的偏見，只要有合適的評估工具或問卷即可。以下是一些例子：

性別偏見： 使用關於性別角色、職業、能力等的問卷，可以評估 LLM 是否傾向於將特定性別與特定特質或角色聯繫起來。
種族偏見：  利用關於種族刻板印象、文化差異、歷史事件等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定種族持有偏見或歧視。
宗教偏見：  使用關於宗教信仰、習俗、價值觀等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定宗教表現出偏袒或敵意。
年齡偏見：  利用關於不同年齡層的能力、行為、社會角色等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定年齡群體持有偏見。
職業偏見：  使用關於不同職業的社會地位、薪資水平、工作內容等的問卷，可以評估 LLM 是否對特定職業表現出偏好或輕視。
總之，PRISM 的靈活性使其適用於評估 LLM 中各種形式的偏見，有助於開發更公正、更符合道德的 AI 系統。

如果 LLM 被明確指示要保持中立，那麼 PRISM 在揭露其潛在偏見方面是否仍然有效？

即使 LLM 被明確指示要保持中立，PRISM 在揭露其潛在偏見方面仍然有效。這是因為：

間接探測： PRISM 並非直接詢問 LLM 的立場或觀點，而是通過要求其撰寫文章，間接地探測其潛在偏見。即使 LLM 嘗試隱藏偏見，其在文章中使用的語言、論點和例子仍可能透露出其潛意識的傾向。
角色扮演： PRISM 可以通過角色扮演的方式，要求 LLM 從不同角度或立場出發撰寫文章。即使 LLM 被指示要保持中立，其在扮演特定角色時，仍可能暴露出其對該角色的刻板印象或偏見。
中立性分析： PRISM 不僅關注 LLM 的立場傾向，也關注其文章的中立性。即使 LLM 聲稱保持中立，PRISM 可以分析其文章是否真正客觀公正，或者只是在迴避問題或掩蓋偏見。
因此，即使 LLM 被指示要保持中立，PRISM 仍然可以有效地揭露其潛在偏見，幫助開發者更好地理解和解決 AI 系統中的偏見問題。

從長遠來看，開發像 PRISM 這樣的審查方法如何促進更負責任和符合道德的 AI 開發？

開發像 PRISM 這樣的審查方法，對於促進更負責任和符合道德的 AI 開發至關重要，其影響體現在以下幾個方面：

提高意識： PRISM 等審查方法可以幫助開發者意識到 AI 系統中潛在的偏見問題，並鼓勵他們在設計和訓練模型時更加注重公平性和道德考量。
提供工具： PRISM 為評估和量化 LLM 中的偏見提供了具體的工具和指標，讓開發者能夠更有效地識別和解決問題，而非僅僅依靠主觀判斷。
促進透明度：  使用 PRISM 等方法審查 LLM，並公開審查結果，可以提高 AI 系統的透明度，讓公眾更加了解 AI 的運作方式，並參與到 AI 倫理的討論中。
推動監管： PRISM 等審查方法可以為制定 AI 倫理準則和監管政策提供參考，確保 AI 技術的發展和應用符合人類的價值觀和利益。
總而言之，開發和應用 PRISM 等審查方法，對於構建更負責任、更符合道德的 AI 生態系統至關重要，有助於確保 AI 技術真正造福人類。