[论文解读] Investigating Implicit Bias in Large Language Models: A Large-Scale Study of Over 50 LLMs

Divyanshu Kumar, Umang Jain+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2024

Natural Language Processing Techniques被引用 4

一句话总结

这项大规模研究利用LLM隐性关联测试（IAT）偏见和LLM决策偏见框架，调查了50多个大型语言模型中的隐性偏见。研究发现，较新或更大的模型往往比其前身表现出更高的隐性偏见，表明在缺乏刻意缓解措施的情况下，模型规模的增加可能加剧现有偏见，凸显了在大型语言模型开发中实施标准化偏见评估和主动公平性措施的紧迫需求。

ABSTRACT

Large Language Models (LLMs) are being adopted across a wide range of tasks, including decision-making processes in industries where bias in AI systems is a significant concern. Recent research indicates that LLMs can harbor implicit biases even when they pass explicit bias evaluations. Building upon the frameworks of the LLM Implicit Association Test (IAT) Bias and LLM Decision Bias, this study highlights that newer or larger language models do not automatically exhibit reduced bias; in some cases, they displayed higher bias scores than their predecessors, such as in Meta's Llama series and OpenAI's GPT models. This suggests that increasing model complexity without deliberate bias mitigation strategies can unintentionally amplify existing biases. The variability in bias scores within and across providers underscores the need for standardized evaluation metrics and benchmarks for bias assessment. The lack of consistency indicates that bias mitigation is not yet a universally prioritized goal in model development, which can lead to unfair or discriminatory outcomes. By broadening the detection of implicit bias, this research provides a more comprehensive understanding of the biases present in advanced models and underscores the critical importance of addressing these issues to ensure the development of fair and responsible AI systems.

研究动机与目标

• 调查在模型规模和年龄变化下，大型语言模型中隐性偏见的存在与演变。
• 评估更大或更新的大型语言模型是否本质上表现出更少的偏见，以挑战规模提升公平性的假设。
• 评估LLM IAT偏见和LLM决策偏见作为检测专有、黑箱模型中隐性偏见的框架的有效性。
• 识别偏见放大模式，特别是与新模型训练中使用合成数据的关联。
• 倡导建立标准化、透明的偏见评估基准，以确保大型语言模型开发和部署中的公平性。

提出的方法

• 应用LLM隐性关联测试（IAT）偏见框架，测量人口属性与情感词（如“精彩”与“糟糕”）之间的隐性关联。
• 采用LLM决策偏见指标，评估模型在刻板印象与反刻板印象句子对之间的偏好。
• 对50多个大型语言模型（包括Meta的Llama、OpenAI的GPT等）进行了大规模推理，采用基于提示的评估方法，无需访问模型权重。
• 收集并分析模型对涉及种族、性别和社会经济背景的标准化提示的响应，以推断偏见模式。
• 对比不同模型家族、大小和发布日期的偏见得分，以识别偏见演变的趋势。
• 将合成数据暴露作为新模型中偏见增加的假设驱动因素，基于模型性能和训练数据模式的观察相关性。

Figure 1: Bias Evaluation Pipeline

实验结果

研究问题

• RQ1 更大或更新的大型语言模型是否表现出更低的隐性偏见，还是模型规模会放大现有偏见？
• RQ2 隐性偏见得分在不同大型语言模型提供商和模型架构之间是否具有一致性？
• RQ3 合成训练数据和模型微调在多大程度上导致新模型中隐性偏见的增加？
• RQ4 基于提示的评估框架（如LLM IAT和决策偏见）能否可靠地检测黑箱大型语言模型中的隐性偏见？
• RQ5 不一致的偏见得分对现实世界大型语言模型部署中公平性和问责制有何影响？

主要发现

• 较新或更大的大型语言模型，包括Meta的Llama系列和OpenAI的GPT模型，往往表现出比其前身更高的隐性偏见得分，与‘规模减少偏见’的假设相矛盾。
• 研究发现，模型规模或发布日期的增加并未带来偏见的稳定减少，表明隐性偏见不会通过规模扩展自动缓解。
• 同一提供商的不同模型间偏见得分存在显著差异，表明模型开发流程中缺乏标准化的偏见缓解措施。
• 研究人员假设，新模型训练中合成数据使用量的增加可能加剧隐性偏见，尽管仍需进一步验证。
• LLM IAT和决策偏见框架在检测专有、API可访问的大型语言模型中的隐性偏见方面表现有效，实现了大规模黑箱评估。
• 研究结果强调了在大型语言模型开发中建立标准化、透明且强制性的偏见评估基准的紧迫需求，以确保公平性并防止歧视性结果。