A Normative Framework for Benchmarking Consumer Fairness in Large Language Model Recommender System

📄 arXiv: 2405.02219v2 📥 PDF

作者: Yashar Deldjoo, Fatemeh Nazary

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-05-03 (更新: 2024-09-11)

💡 一句话要点

提出RecLLM的消费者公平性基准测试框架，解决LLM推荐系统中的偏见评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推荐系统 公平性 基准测试 消费者权益 偏见评估 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有推荐系统公平性评估方法难以捕捉LLM的复杂性，无法有效评估和解决LLM带来的偏见问题。
  2. 提出一个规范性框架，用于对LLM驱动的推荐系统中的消费者公平性进行基准测试，旨在提供更结构化和正式的评估方法。
  3. 实验表明，基于年龄的推荐存在公平性偏差，尤其是在引入上下文示例时，强调了稳健评估方法的需求。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在推荐系统（RS）中的快速应用带来了新的挑战，即理解和评估其偏见，这些偏见可能导致不公平或刻板印象的放大。传统的RS公平性评估主要集中在协同过滤（CF）设置中，可能无法完全捕捉LLM的复杂性，因为这些模型通常继承来自大型、不受监管的数据的偏见。本文提出了一个规范性框架，用于对LLM驱动的推荐系统（RecLLM）中的消费者公平性进行基准测试。我们批判性地考察了经典RS中的公平性规范如何在应对LLM带来的挑战时显得不足。我们认为，这种差距可能导致关于公平性的任意结论，因此我们提出了一种更结构化、更正式的方法来评估此类系统中的公平性。我们使用上下文学习（零样本与少样本）在MovieLens数据集上对消费者公平性进行的实验揭示了基于年龄的推荐中的公平性偏差，尤其是在引入额外的上下文示例（ICL-2）时。统计显著性测试证实这些偏差不是随机的，突出了对稳健评估方法的需求。虽然这项工作提供了关于拟议规范性框架的初步讨论，但我们希望它可以为审计和减轻RecLLM中的偏见提供一种正式的、有原则的方法。用于这项工作的代码和数据集将在“gihub-anonymized”上共享。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）驱动的推荐系统（RecLLM）中存在的消费者公平性问题。现有推荐系统公平性评估方法主要针对协同过滤（CF）设置，无法充分捕捉LLM的复杂性，也无法有效评估和解决LLM从大规模无监管数据中继承的偏见。这些偏见可能导致不公平或刻板印象的放大，最终损害消费者权益。

核心思路：论文的核心思路是提出一个规范性框架，用于对RecLLM中的消费者公平性进行基准测试。该框架旨在提供一种更结构化、更正式的方法来评估此类系统中的公平性，从而克服现有方法在应对LLM带来的挑战时的不足。通过定义明确的公平性规范和评估指标，该框架可以帮助识别和量化RecLLM中的偏见，并为后续的偏见缓解提供指导。

技术框架：论文提出的框架主要包含以下几个阶段：1) 定义RecLLM中的消费者公平性规范；2) 设计相应的评估指标，用于量化RecLLM在不同消费者群体上的公平性表现；3) 利用MovieLens等数据集，通过实验评估RecLLM的公平性，并分析不同因素（如上下文学习方法）对公平性的影响；4) 基于实验结果，提出改进RecLLM公平性的建议。论文重点关注了基于年龄的推荐中的公平性问题，并使用了零样本和少样本上下文学习方法进行实验。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个专门针对RecLLM的规范性公平性评估框架。与传统的RS公平性评估方法相比，该框架更关注LLM的特性，并试图解决LLM从大规模数据中继承偏见的问题。此外，论文还探讨了上下文学习方法对RecLLM公平性的影响，为后续研究提供了新的视角。

关键设计：论文使用了MovieLens数据集进行实验，并重点关注了基于年龄的推荐中的公平性问题。实验中，使用了零样本和少样本上下文学习（ICL）方法，其中ICL-2表示使用了两个上下文示例。论文还使用了统计显著性测试来验证实验结果的可靠性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，可能需要在后续研究中进一步探索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在MovieLens数据集上，基于年龄的推荐存在显著的公平性偏差，尤其是在使用上下文学习（ICL-2）时。统计显著性测试证实这些偏差不是随机的，表明LLM推荐系统可能放大某些群体的偏见。该研究强调了对RecLLM进行稳健公平性评估的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于LLM的推荐系统，例如电影、音乐、商品和新闻推荐等。通过使用该框架，开发者可以更好地理解和评估其推荐系统中的偏见，并采取相应的措施来提高公平性，从而提升用户体验，避免歧视特定用户群体，并最终建立更负责任和可持续的推荐系统。

📄 摘要（原文）

The rapid adoption of large language models (LLMs) in recommender systems (RS) presents new challenges in understanding and evaluating their biases, which can result in unfairness or the amplification of stereotypes. Traditional fairness evaluations in RS primarily focus on collaborative filtering (CF) settings, which may not fully capture the complexities of LLMs, as these models often inherit biases from large, unregulated data. This paper proposes a normative framework to benchmark consumer fairness in LLM-powered recommender systems (RecLLMs). We critically examine how fairness norms in classical RS fall short in addressing the challenges posed by LLMs. We argue that this gap can lead to arbitrary conclusions about fairness, and we propose a more structured, formal approach to evaluate fairness in such systems. Our experiments on the MovieLens dataset on consumer fairness, using in-context learning (zero-shot vs. few-shot) reveal fairness deviations in age-based recommendations, particularly when additional contextual examples are introduced (ICL-2). Statistical significance tests confirm that these deviations are not random, highlighting the need for robust evaluation methods. While this work offers a preliminary discussion on a proposed normative framework, our hope is that it could provide a formal, principled approach for auditing and mitigating bias in RecLLMs. The code and dataset used for this work will be shared at "gihub-anonymized".