Cognitive Biases in Large Language Models for News Recommendation

📄 arXiv: 2410.02897v1 📥 PDF

作者: Yougang Lyu, Xiaoyu Zhang, Zhaochun Ren, Maarten de Rijke

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-03

备注: Accepted at the ROGEN '24 workshop, co-located with ACM RecSys '24

💡 一句话要点

研究大型语言模型在新闻推荐中的认知偏差，并提出缓解策略。

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

关键词: 大型语言模型 新闻推荐 认知偏差 锚定偏差 框架偏差 数据增强 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有新闻推荐系统依赖LLM，但LLM固有的认知偏差可能导致推荐结果失真，影响系统可靠性。
  2. 该研究深入分析了锚定偏差、框架偏差等多种认知偏差在LLM新闻推荐中的具体影响。
  3. 论文提出了数据增强、提示工程和学习算法等策略，旨在缓解LLM在新闻推荐中的认知偏差。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLM）在新闻推荐系统中日益重要，但在这些系统中使用LLM会引入新的风险，例如LLM中认知偏差的影响。认知偏差是指判断过程中系统性地偏离规范或理性的模式，这可能导致LLM产生不准确的输出，从而威胁新闻推荐系统的可靠性。具体而言，受认知偏差影响的基于LLM的新闻推荐系统可能导致错误信息的传播、刻板印象的强化以及回音室的形成。本文探讨了多种认知偏差对基于LLM的新闻推荐系统的潜在影响，包括锚定偏差、框架偏差、现状偏差和群体归因偏差。此外，为了促进未来改进基于LLM的新闻推荐系统可靠性的研究，我们讨论了通过数据增强、提示工程和学习算法等方面来缓解这些偏差的策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在新闻推荐系统中存在的认知偏差问题。现有方法直接将LLM应用于新闻推荐，忽略了LLM本身可能存在的认知偏差，这些偏差会导致推荐结果不准确，甚至传播错误信息，强化刻板印象。

核心思路：论文的核心思路是识别并分析LLM在新闻推荐中受到的认知偏差影响，然后针对这些偏差提出相应的缓解策略。通过理解偏差的来源和影响方式，可以更有针对性地设计干预措施，提高推荐系统的可靠性和公正性。

技术框架：该论文主要是一个分析和讨论框架，没有具体的模型架构。它首先定义了四种认知偏差（锚定偏差、框架偏差、现状偏差和群体归因偏差），然后分析这些偏差如何在LLM新闻推荐系统中产生影响。最后，提出了三种缓解策略：数据增强、提示工程和学习算法。

关键创新：该论文的关键创新在于首次系统性地研究了LLM在新闻推荐中存在的认知偏差问题，并提出了相应的缓解策略。之前的研究主要关注LLM在新闻推荐中的应用，而忽略了LLM本身可能存在的偏差。

关键设计：论文的关键设计在于对四种认知偏差的定义和分析，以及提出的三种缓解策略。数据增强旨在通过增加多样化的数据来减少偏差；提示工程旨在通过设计合适的提示来引导LLM产生更准确的输出；学习算法旨在通过改进训练方法来减少偏差的影响。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于具体的缓解策略实现方式，论文中没有详细说明。

📊 实验亮点

该论文着重于理论分析和策略探讨，没有提供具体的实验结果。其亮点在于识别了LLM新闻推荐中存在的认知偏差风险，并提出了数据增强、提示工程和学习算法等潜在的缓解策略，为未来的实证研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各类基于大型语言模型的新闻推荐系统，提升推荐结果的准确性、公正性和可靠性。通过缓解认知偏差，可以减少错误信息的传播，避免刻板印象的强化，并打破信息茧房，从而为用户提供更全面、客观的新闻信息。

📄 摘要（原文）

Despite large language models (LLMs) increasingly becoming important components of news recommender systems, employing LLMs in such systems introduces new risks, such as the influence of cognitive biases in LLMs. Cognitive biases refer to systematic patterns of deviation from norms or rationality in the judgment process, which can result in inaccurate outputs from LLMs, thus threatening the reliability of news recommender systems. Specifically, LLM-based news recommender systems affected by cognitive biases could lead to the propagation of misinformation, reinforcement of stereotypes, and the formation of echo chambers. In this paper, we explore the potential impact of multiple cognitive biases on LLM-based news recommender systems, including anchoring bias, framing bias, status quo bias and group attribution bias. Furthermore, to facilitate future research at improving the reliability of LLM-based news recommender systems, we discuss strategies to mitigate these biases through data augmentation, prompt engineering and learning algorithms aspects.