Activation Steering for Bias Mitigation: An Interpretable Approach to Safer LLMs

📄 arXiv: 2508.09019v1 📥 PDF

作者: Shivam Dubey

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出激活引导技术以缓解大型语言模型中的偏见问题

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

关键词: 大型语言模型 偏见缓解 机械解释学 激活引导 实时调整 社交媒体 自动化客服

📋 核心要点

  1. 现有的偏见缓解方法多依赖数据过滤或后期调节，无法深入理解模型内部的偏见表现。
  2. 本文提出通过训练线性探针识别模型内部激活中的偏见，并利用引导向量实时调整生成内容。
  3. 实验结果显示，该方法在偏见识别上接近完美准确率，并成功将偏见生成内容转向更中立的替代方案。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在社会系统中的广泛应用，它们可能会延续和加剧有害偏见的风险成为一个重要的安全问题。传统的偏见缓解方法通常依赖于数据过滤或后期输出调节，这些方法将模型视为一个不透明的黑箱。本文提出了一种完整的端到端系统，利用机械解释学技术直接识别和主动缓解模型内部的偏见。我们的方法包括两个主要阶段：首先，训练线性“探针”以检测模型内部激活中的潜在偏见表示；其次，通过对比偏见和中性陈述的激活模式计算“引导向量”，在推理过程中实时引导模型生成更中立的内容。我们的实验表明，该技术有效地改变了偏见生成结果，朝向更中立的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中偏见的识别与缓解问题。现有方法往往将模型视为黑箱，无法深入分析其内部偏见表现，导致偏见问题难以有效解决。

核心思路：论文的核心思路是利用机械解释学技术，通过训练线性探针识别模型内部的偏见表示，并计算引导向量以实时调整生成内容，从而主动缓解偏见。

技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段，训练线性探针以检测模型内部激活中的偏见表示；第二阶段，计算引导向量并在推理过程中应用，以引导模型生成更中立的内容。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过内部激活的分析，直接识别和缓解偏见，而不是依赖于外部数据过滤或后期调节。这种方法提供了更直接和可解释的偏见缓解方案。

关键设计：在技术细节上，使用线性探针来捕捉偏见表示，并通过对比偏见与中性陈述的激活模式来计算引导向量，确保在推理时能够有效引导模型的生成过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，训练的线性探针在识别偏见内容方面达到了近乎完美的准确率，且通过引导向量的应用，成功将偏见生成的内容转向更中立的替代方案。这一方法在偏见缓解上展示了显著的效果，具有较强的实用性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、自动化客服系统以及任何依赖大型语言模型的应用场景。通过主动缓解偏见，该技术能够提高模型的安全性和社会责任感，减少对用户的潜在伤害，促进更公平的技术应用。未来，该方法可能会影响大型语言模型的设计和使用标准，推动更负责任的人工智能发展。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) become more integrated into societal systems, the risk of them perpetuating and amplifying harmful biases becomes a critical safety concern. Traditional methods for mitigating bias often rely on data filtering or post-hoc output moderation, which treat the model as an opaque black box. In this work, we introduce a complete, end-to-end system that uses techniques from mechanistic interpretability to both identify and actively mitigate bias directly within a model's internal workings. Our method involves two primary stages. First, we train linear "probes" on the internal activations of a model to detect the latent representations of various biases (e.g., gender, race, age). Our experiments on \texttt{gpt2-large} demonstrate that these probes can identify biased content with near-perfect accuracy, revealing that bias representations become most salient in the model's later layers. Second, we leverage these findings to compute "steering vectors" by contrasting the model's activation patterns for biased and neutral statements. By adding these vectors during inference, we can actively steer the model's generative process away from producing harmful, stereotypical, or biased content in real-time. We demonstrate the efficacy of this activation steering technique, showing that it successfully alters biased completions toward more neutral alternatives. We present our work as a robust and reproducible system that offers a more direct and interpretable approach to building safer and more accountable LLMs.