Communication Bias in Large Language Models: A Regulatory Perspective
作者: Adrian Kuenzler, Stefan Schmid
分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2025-09-25
💡 一句话要点
大型语言模型中的通信偏差风险分析与监管框架探讨
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 通信偏差 人工智能监管 公平性 欧盟人工智能法案
📋 核心要点
- 大型语言模型日益普及，但其输出结果可能存在偏差，对社会公平造成潜在威胁。
- 本文从监管角度出发，分析了大型语言模型中存在的通信偏差风险，并探讨了相应的监管框架。
- 研究强调，除了持续监管外，还需要加强竞争和设计治理，以确保AI的公平性和可信度。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在越来越多的应用中占据核心地位，引发了对偏差、公平性和监管合规性的担忧。本文回顾了LLM输出中存在的偏差风险及其社会影响，重点关注了欧盟的《人工智能法案》和《数字服务法案》等监管框架。我们认为，除了持续的监管之外，还需要更加重视竞争和设计治理，以确保公平、可信赖的人工智能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨大型语言模型（LLM）中存在的偏差问题，以及这些偏差可能对社会造成的负面影响。现有方法主要集中在技术层面，例如通过数据集清洗或模型微调来减少偏差，但缺乏对更深层次的竞争和设计治理的关注。
核心思路：本文的核心思路是从监管的角度出发，分析现有的监管框架（如欧盟的《人工智能法案》和《数字服务法案》）如何应对LLM中的偏差问题。同时，强调除了监管之外，还需要从竞争和设计治理的角度来解决偏差问题，例如鼓励更多参与者进入市场，以及在模型设计阶段就考虑到公平性。
技术框架：本文主要是一个综述性的研究，并没有提出新的技术框架。它主要通过分析现有的文献和监管政策，来探讨LLM中的偏差问题。文章讨论了不同类型的偏差，例如数据集偏差、算法偏差和用户交互偏差，并分析了这些偏差可能对社会造成的潜在影响。
关键创新：本文的创新之处在于它从监管的角度来审视LLM中的偏差问题，并强调了竞争和设计治理的重要性。与以往主要关注技术层面的研究不同，本文认为解决LLM中的偏差问题需要一个更全面的方法，包括监管、竞争和设计治理。
关键设计：本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。它主要关注的是监管框架的设计，例如如何定义偏差、如何评估模型的公平性，以及如何对违反规定的行为进行惩罚。
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要亮点在于从监管视角分析了大型语言模型中的偏差问题，并强调了竞争和设计治理的重要性。文章并未提供具体的实验数据，而是通过分析现有文献和监管政策，提出了对LLM偏差问题的深刻见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导人工智能监管政策的制定，帮助监管机构更好地理解大型语言模型中存在的偏差风险，并制定相应的监管措施。同时，该研究也可以帮助开发者在设计和训练大型语言模型时更加注重公平性和可信度，从而减少偏差的产生。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are increasingly central to many applications, raising concerns about bias, fairness, and regulatory compliance. This paper reviews risks of biased outputs and their societal impact, focusing on frameworks like the EU's AI Act and the Digital Services Act. We argue that beyond constant regulation, stronger attention to competition and design governance is needed to ensure fair, trustworthy AI. This is a preprint of the Communications of the ACM article of the same title.