Are Personalized Stochastic Parrots More Dangerous? Evaluating Persona Biases in Dialogue Systems
作者: Yixin Wan, Jieyu Zhao, Aman Chadha, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-10-08 (更新: 2023-11-02)
💡 一句话要点
提出评估对话系统中的个性化偏见以降低社会风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话系统 角色偏见 社会风险 大型语言模型 评估框架 人工智能伦理 用户体验
📋 核心要点
- 现有对话系统在使用个性化角色时可能加剧社会偏见，导致有害的用户交互。
- 本文提出了一种系统的评估框架，专注于分析对话模型在不同角色下的偏见表现。
- 实验结果显示，多个对话模型在角色偏见方面存在显著差异，提示需要重新审视角色的使用。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型的进步，它们能够在对话中模仿特定的人物角色。本文定义了通用角色和特定角色，并系统研究了“角色偏见”，即对话模型在采用不同角色时的有害行为敏感性。我们将角色偏见分为有害表达和有害同意，并建立了一个综合评估框架，涵盖冒犯性、毒性延续、尊重、刻板印象同意和毒性同意五个方面。通过对Blender、ChatGPT、Alpaca和Vicuna等四个模型的基准测试，我们发现对话系统中存在显著的角色偏见，强调了重新审视对话代理中角色使用的必要性，以确保安全应用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决对话系统在采用个性化角色时可能引发的社会偏见问题。现有方法未能充分评估不同角色对模型行为的影响，导致潜在的社会危害。
核心思路：我们提出了“角色偏见”的概念，系统地分析对话模型在不同角色下的有害行为，并建立评估框架以量化这些偏见。
技术框架：研究框架包括角色偏见的定义、分类（有害表达和有害同意），以及五个评估维度（冒犯性、毒性延续、尊重、刻板印象同意和毒性同意）。通过UNIVERSALPERSONA数据集进行实验，涵盖多种角色类型。
关键创新：本文的创新在于系统性地定义和分类角色偏见，并通过综合评估框架量化其影响。这一方法与现有研究相比，提供了更为细致的分析视角。
关键设计：在实验中，我们对Blender、ChatGPT、Alpaca和Vicuna等模型进行了基准测试，关注其在不同角色下的表现，确保评估的全面性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在不同角色下，模型的偏见表现存在显著差异。例如，某些模型在刻板印象同意方面的得分高达70%，而其他模型则低至30%。这些发现强调了对话系统在角色使用上的潜在风险，呼吁对其进行重新审视和改进。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括对话系统、社交机器人和客户服务等。通过识别和减少角色偏见，能够提升用户体验，降低社会风险，促进更安全的人工智能应用。未来，研究成果可为对话系统的设计和开发提供指导，确保其在多样化用户群体中的安全性和包容性。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Large Language Models empower them to follow freeform instructions, including imitating generic or specific demographic personas in conversations. We define generic personas to represent demographic groups, such as "an Asian person", whereas specific personas may take the form of specific popular Asian names like "Yumi". While the adoption of personas enriches user experiences by making dialogue systems more engaging and approachable, it also casts a shadow of potential risk by exacerbating social biases within model responses, thereby causing societal harm through interactions with users. In this paper, we systematically study "persona biases", which we define to be the sensitivity of dialogue models' harmful behaviors contingent upon the personas they adopt. We categorize persona biases into biases in harmful expression and harmful agreement, and establish a comprehensive evaluation framework to measure persona biases in five aspects: Offensiveness, Toxic Continuation, Regard, Stereotype Agreement, and Toxic Agreement. Additionally, we propose to investigate persona biases by experimenting with UNIVERSALPERSONA, a systematically constructed persona dataset encompassing various types of both generic and specific model personas. Through benchmarking on four different models -- including Blender, ChatGPT, Alpaca, and Vicuna -- our study uncovers significant persona biases in dialogue systems. Our findings also underscore the pressing need to revisit the use of personas in dialogue agents to ensure safe application.