"Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in LLM-Generated Reference Letters

📄 arXiv: 2310.09219v5 📥 PDF

作者: Yixin Wan, George Pu, Jiao Sun, Aparna Garimella, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-13 (更新: 2023-12-01)

备注: Accepted to EMNLP 2023 Findings

💡 一句话要点

研究LLM生成推荐信中的性别偏见问题

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

关键词: 性别偏见 大型语言模型 推荐信生成 公平性研究 模型幻觉偏见 自然语言处理 社会影响

📋 核心要点

  1. 现有的LLM生成推荐信可能存在性别偏见，直接影响申请者的职业机会，尤其是女性申请者。
  2. 本文通过设计评估方法，分析语言风格和词汇内容两个维度的性别偏见，提出了新的评估框架。
  3. 实验结果显示，在ChatGPT和Alpaca生成的推荐信中存在显著的性别偏见，强调了审查的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）近年来成为撰写各种内容的有效工具，包括推荐信等专业文档。然而，这一应用也引发了前所未有的公平性问题。模型生成的推荐信可能直接被用户用于职业场景，如果这些信件中存在潜在偏见，未经过审查的使用可能会导致社会危害，例如影响女性申请者的成功率。本文深入研究了LLM生成推荐信中的性别偏见，设计了评估方法，通过语言风格和词汇内容两个维度揭示偏见，并分析模型的幻觉偏见。通过对ChatGPT和Alpaca的基准评估，我们揭示了显著的性别偏见，警示在未审查的情况下使用LLM进行此类应用的风险，并强调深入研究隐藏偏见的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM生成推荐信中的性别偏见问题。现有方法未能充分考虑模型生成内容中的潜在偏见，可能导致不公平的职业机会分配。

核心思路：我们设计了评估方法，从语言风格和词汇内容两个维度揭示性别偏见，并定义了模型幻觉偏见，分析其对生成内容的影响。

技术框架：整体架构包括数据收集、偏见评估、模型分析和结果验证四个主要模块。首先收集LLM生成的推荐信，然后通过特定指标评估其偏见，最后进行模型的深入分析。

关键创新：本文的创新在于提出了幻觉偏见的概念，强调了模型生成内容中偏见的加剧现象，与现有方法相比，提供了更全面的偏见评估视角。

关键设计：在评估过程中，我们设置了多个参数以量化语言风格和词汇内容的偏见，采用了特定的损失函数来优化模型输出的公平性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在ChatGPT和Alpaca生成的推荐信中，性别偏见显著存在，尤其是在语言风格和词汇选择上。具体而言，女性申请者的推荐信往往使用更温和的语言，而男性申请者则更常被描述为榜样。这一发现强调了在未审查的情况下使用LLM生成推荐信的风险。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人力资源管理、教育评估和职业推荐等。通过识别和消除LLM生成内容中的性别偏见，可以提高推荐信的公平性，促进性别平等，减少社会不公。未来，这一研究还可能推动更广泛的公平性研究，影响LLM在其他专业文档生成中的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently emerged as an effective tool to assist individuals in writing various types of content, including professional documents such as recommendation letters. Though bringing convenience, this application also introduces unprecedented fairness concerns. Model-generated reference letters might be directly used by users in professional scenarios. If underlying biases exist in these model-constructed letters, using them without scrutinization could lead to direct societal harms, such as sabotaging application success rates for female applicants. In light of this pressing issue, it is imminent and necessary to comprehensively study fairness issues and associated harms in this real-world use case. In this paper, we critically examine gender biases in LLM-generated reference letters. Drawing inspiration from social science findings, we design evaluation methods to manifest biases through 2 dimensions: (1) biases in language style and (2) biases in lexical content. We further investigate the extent of bias propagation by analyzing the hallucination bias of models, a term that we define to be bias exacerbation in model-hallucinated contents. Through benchmarking evaluation on 2 popular LLMs- ChatGPT and Alpaca, we reveal significant gender biases in LLM-generated recommendation letters. Our findings not only warn against using LLMs for this application without scrutinization, but also illuminate the importance of thoroughly studying hidden biases and harms in LLM-generated professional documents.