Quantifying Risk Propensities of Large Language Models: Ethical Focus and Bias Detection through Role-Play

📄 arXiv: 2411.08884v2 📥 PDF

作者: Yifan Zeng, Liang Kairong, Fangzhou Dong, Peijia Zheng

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-26 (更新: 2025-05-08)

备注: Accepted by CogSci 2025

💡 一句话要点

提出基于角色扮演的风险评估方法，量化大语言模型伦理倾向与偏见

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

关键词: 大型语言模型 伦理风险 偏见检测 风险评估 角色扮演

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在伦理风险决策方面存在潜在偏见，缺乏系统性的评估方法来量化这些风险。
  2. 该研究创新性地将认知科学的风险评估量表应用于LLMs，并结合角色扮演来量化其伦理风险态度和偏见。
  3. 通过对多个主流LLMs的评估，揭示并量化了它们在伦理决策中对不同群体的系统性偏见。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）日益普及，其安全性、伦理性和潜在偏见问题日益突出。系统性地评估LLMs的风险决策倾向和态度，尤其是在伦理领域，变得至关重要。本研究创新性地将认知科学中的领域特定风险承担（DOSPERT）量表应用于LLMs，并提出了一种新的伦理决策风险态度量表（EDRAS），以深入评估LLMs的伦理风险态度。我们进一步提出了一种整合风险量表和角色扮演的新方法，以定量评估LLMs中的系统性偏见。通过对多个主流LLMs的系统评估和分析，我们评估了LLMs在多个领域的“风险人格”，特别关注伦理领域，并揭示和量化了LLMs对不同群体的系统性偏见。这项研究有助于理解LLMs的风险决策，并确保其安全可靠的应用。我们的方法提供了一种识别和减轻偏见的工具，有助于构建更公平和更值得信赖的AI系统。代码和数据已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在伦理决策中存在的潜在风险和偏见问题。现有方法缺乏系统性的评估框架，难以量化LLMs的风险决策倾向，尤其是在伦理领域。此外，现有方法难以有效识别和量化LLMs对不同群体的系统性偏见。

核心思路：论文的核心思路是将认知科学中的风险评估方法（DOSPERT量表）引入到LLMs的评估中，并结合角色扮演来模拟真实场景，从而更全面地评估LLMs的风险态度和偏见。通过设计新的伦理决策风险态度量表（EDRAS），可以更深入地评估LLMs在伦理方面的风险偏好。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 选择待评估的LLMs；2) 设计基于DOSPERT和EDRAS的风险评估问卷；3) 设计角色扮演场景，模拟不同的伦理困境；4) 让LLMs在角色扮演场景中进行决策，并记录其回答；5) 使用风险量表对LLMs的回答进行评分，量化其风险态度；6) 分析LLMs的回答，识别和量化其对不同群体的偏见。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将认知科学的风险评估方法应用于LLMs，并结合角色扮演来评估其伦理风险态度和偏见。这种方法能够更全面、更深入地了解LLMs的风险决策机制，并有效识别和量化其潜在的偏见。此外，提出的EDRAS量表专门针对伦理决策，更具针对性。

关键设计：在角色扮演场景设计中，需要精心设计伦理困境，确保能够有效激发LLMs的风险决策行为。风险量表的评分标准需要根据LLMs的特点进行调整，以确保评分的准确性和可靠性。在偏见分析中，需要选择合适的指标来量化LLMs对不同群体的差异化对待。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过对多个主流LLMs的评估，揭示了它们在伦理决策中存在的系统性偏见。例如，某些LLMs在涉及特定种族或性别群体的伦理困境中，表现出明显的偏见倾向。通过量化这些偏见，可以为后续的改进工作提供明确的目标和方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的安全性、伦理性和公平性。通过量化LLMs的风险倾向和偏见，可以帮助开发者识别和减轻潜在的风险，从而构建更值得信赖的AI系统。此外，该方法还可以用于指导LLMs的训练，使其在伦理决策中更加谨慎和公正。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) become more prevalent, concerns about their safety, ethics, and potential biases have risen. Systematically evaluating LLMs' risk decision-making tendencies and attitudes, particularly in the ethical domain, has become crucial. This study innovatively applies the Domain-Specific Risk-Taking (DOSPERT) scale from cognitive science to LLMs and proposes a novel Ethical Decision-Making Risk Attitude Scale (EDRAS) to assess LLMs' ethical risk attitudes in depth. We further propose a novel approach integrating risk scales and role-playing to quantitatively evaluate systematic biases in LLMs. Through systematic evaluation and analysis of multiple mainstream LLMs, we assessed the "risk personalities" of LLMs across multiple domains, with a particular focus on the ethical domain, and revealed and quantified LLMs' systematic biases towards different groups. This research helps understand LLMs' risk decision-making and ensure their safe and reliable application. Our approach provides a tool for identifying and mitigating biases, contributing to fairer and more trustworthy AI systems. The code and data are available.