Addressing Bias in Generative AI: Challenges and Research Opportunities in Information Management

📄 arXiv: 2502.10407v1 📥 PDF

作者: Xiahua Wei, Naveen Kumar, Han Zhang

分类: cs.CY, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-01-22

备注: Information & Management, forthcoming

DOI: 10.1016/j.im.2025.104103

💡 一句话要点

提出解决生成式AI偏见的框架，提升信息管理系统在商业决策中的公平性和有效性。

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

关键词: 生成式AI 大型语言模型 信息管理 偏见检测 公平性 伦理考量 商业决策 跨学科研究

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在信息管理系统中引入了偏见，影响了商业决策的有效性，亟需解决。
  2. 论文构建了一个涵盖生成式AI系统主要利益相关者的框架，并提出了关键研究问题，旨在激发关于偏见问题的讨论。
  3. 该研究提倡跨学科方法、创新方法和严格评估，以确保生成式AI驱动的信息系统的公平性和透明度。

📝 摘要（中文）

生成式人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM），已经改变了信息管理系统，但也引入了可能损害其在商业决策中有效性的重大偏见。这一挑战为信息管理学者提供了一个独特的机会，通过识别和解决LLM广泛应用中的这些偏见来推进该领域。本文在讨论偏见来源以及当前检测和缓解偏见的方法的基础上，旨在识别未来研究的差距和机会。通过纳入伦理考量、政策影响和社会技术视角，我们专注于开发一个涵盖生成式AI系统主要利益相关者的框架，提出关键的研究问题，并激发讨论。我们的目标是为研究人员提供可操作的途径来解决LLM应用中的偏见，从而推进信息管理研究，最终为商业实践提供信息。我们前瞻性的框架和研究议程提倡跨学科方法、创新方法、动态视角和严格评估，以确保生成式AI驱动的信息系统的公平性和透明度。我们希望这项研究能够成为信息管理学者解决这一关键问题的行动号召，指导改进基于LLM的商业实践系统的公平性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生成式AI（特别是大型语言模型LLM）在信息管理系统中引入的偏见问题。现有方法在检测和缓解这些偏见方面存在不足，导致商业决策可能受到不公平或不准确信息的影响。现有方法未能充分考虑伦理、政策和社会技术因素，缺乏一个全面的框架来指导研究和实践。

核心思路：论文的核心思路是构建一个前瞻性的框架，该框架能够识别、分析和解决LLM在信息管理应用中的偏见。该框架强调跨学科方法，整合伦理考量、政策影响和社会技术视角，并关注生成式AI系统的所有主要利益相关者。通过提出关键研究问题，论文旨在激发更深入的讨论和研究，从而改进LLM的公平性和有效性。

技术框架：论文提出的框架主要包含以下几个阶段：1) 识别偏见的来源和类型；2) 评估现有偏见检测和缓解方法；3) 整合伦理、政策和社会技术视角；4) 确定关键利益相关者；5) 提出关键研究问题；6) 倡导跨学科方法和创新方法；7) 强调动态视角和严格评估。该框架旨在为研究人员提供一个全面的指南，以解决LLM应用中的偏见问题。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个全面的、前瞻性的框架，该框架不仅关注技术层面的偏见检测和缓解，还整合了伦理、政策和社会技术因素。与现有方法相比，该框架更具整体性和系统性，能够更好地指导研究和实践。此外，论文还提出了关键的研究问题，为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于框架的设计和研究方向的指导。框架的关键设计在于其整体性和系统性，以及对伦理、政策和社会技术因素的整合。论文强调了跨学科方法、创新方法、动态视角和严格评估的重要性，这些都是框架设计的关键要素。

📊 实验亮点

该论文侧重于框架构建和研究方向的指导，没有提供具体的实验结果。其亮点在于提出了一个全面的、前瞻性的框架，并强调了跨学科方法和伦理考量的重要性。该框架为未来的研究提供了指导，有望推动生成式AI在信息管理领域的公平性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种信息管理系统，尤其是在商业决策支持、风险评估、客户关系管理等领域。通过减少生成式AI中的偏见，可以提高决策的公平性、准确性和可靠性，从而提升企业竞争力。未来，该研究有望推动相关政策的制定，促进AI技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Generative AI technologies, particularly Large Language Models (LLMs), have transformed information management systems but introduced substantial biases that can compromise their effectiveness in informing business decision-making. This challenge presents information management scholars with a unique opportunity to advance the field by identifying and addressing these biases across extensive applications of LLMs. Building on the discussion on bias sources and current methods for detecting and mitigating bias, this paper seeks to identify gaps and opportunities for future research. By incorporating ethical considerations, policy implications, and sociotechnical perspectives, we focus on developing a framework that covers major stakeholders of Generative AI systems, proposing key research questions, and inspiring discussion. Our goal is to provide actionable pathways for researchers to address bias in LLM applications, thereby advancing research in information management that ultimately informs business practices. Our forward-looking framework and research agenda advocate interdisciplinary approaches, innovative methods, dynamic perspectives, and rigorous evaluation to ensure fairness and transparency in Generative AI-driven information systems. We expect this study to serve as a call to action for information management scholars to tackle this critical issue, guiding the improvement of fairness and effectiveness in LLM-based systems for business practice.