GPTBIAS: A Comprehensive Framework for Evaluating Bias in Large Language Models

📄 arXiv: 2312.06315v1 📥 PDF

作者: Jiaxu Zhao, Meng Fang, Shirui Pan, Wenpeng Yin, Mykola Pechenizkiy

分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2023-12-11

💡 一句话要点

GPTBIAS：利用大型语言模型评估偏见的综合框架

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

关键词: 大型语言模型 偏见评估 公平性 可解释性 GPT-4 偏见攻击指令 社会偏见

📋 核心要点

  1. 现有偏见评估方法存在局限性，结果可解释性不足，难以有效识别和解决LLM中的偏见问题。
  2. GPTBIAS框架利用LLM自身能力，设计偏见攻击指令，从多维度评估模型偏见，提供详细的解释和改进建议。
  3. 实验验证了GPTBIAS框架的有效性和可用性，能够为LLM的偏见评估提供更全面和深入的分析。

📝 摘要（中文）

警告：本文包含可能令人反感或不安的内容。大型语言模型（LLM）在各种应用中的使用显著增加，无论是原始形式还是经过微调的改编。因此，LLM 获得了普及，并被庞大的用户社区广泛采用。然而，LLM 的一个担忧是可能生成具有社会偏见的内容。现有的评估方法存在许多限制，并且其结果的可解释性有限。在这项工作中，我们提出了一个名为 GPTBIAS 的偏见评估框架，该框架利用 LLM（例如 GPT-4）的高性能来评估模型中的偏见。我们还引入了称为“偏见攻击指令”的提示，这些提示专门为评估模型偏见而设计。为了提高偏见评估的可信度和可解释性，我们的框架不仅提供偏见分数，还提供详细信息，包括偏见类型、受影响的人口统计、关键词、偏见背后的原因以及改进建议。我们进行了广泛的实验，以证明我们的偏见评估框架的有效性和可用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的社会偏见问题。现有偏见评估方法的痛点在于其评估结果缺乏可解释性，并且存在诸多限制，难以全面准确地评估LLM的偏见。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型自身的能力来评估其他模型的偏见。具体来说，利用LLM生成具有针对性的“偏见攻击指令”，以此来诱导被评估模型产生偏见内容，并通过分析这些内容来评估模型的偏见程度。这种方法的核心在于利用LLM的理解和生成能力，更有效地挖掘模型中潜在的偏见。

技术框架：GPTBIAS框架主要包含以下几个阶段：1) 偏见攻击指令生成：利用LLM生成针对特定人口统计群体或社会议题的偏见攻击指令。2) 模型响应生成：将偏见攻击指令输入到被评估的LLM中，生成相应的文本响应。3) 偏见分析：利用LLM分析生成的文本响应，识别其中存在的偏见类型、受影响的人口统计群体、关键词以及偏见产生的原因。4) 偏见评估报告生成：根据偏见分析的结果，生成详细的偏见评估报告，包括偏见分数、偏见类型、改进建议等。

关键创新：该论文的关键创新在于利用LLM自身来评估其他LLM的偏见。与传统的基于规则或人工标注的偏见评估方法相比，GPTBIAS能够更有效地挖掘模型中潜在的偏见，并提供更详细和可解释的评估结果。此外，偏见攻击指令的设计也是一个创新点，它能够针对性地诱导模型产生偏见内容，从而更准确地评估模型的偏见程度。

关键设计：偏见攻击指令的设计是关键。指令需要足够具体和具有针对性，才能有效地诱导模型产生偏见内容。论文中可能包含一些指令设计的示例或原则。此外，偏见分析阶段如何利用LLM来识别和分类偏见也是一个重要的技术细节。这可能涉及到一些prompt engineering或者fine-tuning的技术。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了GPTBIAS框架的有效性和可用性。具体的性能数据和对比基线未知，但该框架能够提供详细的偏见类型、受影响的人口统计、关键词、偏见背后的原因以及改进建议，从而提升偏见评估的可信度和可解释性。

🎯 应用场景

GPTBIAS框架可应用于评估和改进大型语言模型中的偏见，确保AI系统的公平性和公正性。该框架可用于开发更负责任的AI应用，例如招聘、信贷评估和内容审核等，减少歧视和偏见，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Warning: This paper contains content that may be offensive or upsetting. There has been a significant increase in the usage of large language models (LLMs) in various applications, both in their original form and through fine-tuned adaptations. As a result, LLMs have gained popularity and are being widely adopted by a large user community. However, one of the concerns with LLMs is the potential generation of socially biased content. The existing evaluation methods have many constraints, and their results exhibit a limited degree of interpretability. In this work, we propose a bias evaluation framework named GPTBIAS that leverages the high performance of LLMs (e.g., GPT-4 \cite{openai2023gpt4}) to assess bias in models. We also introduce prompts called Bias Attack Instructions, which are specifically designed for evaluating model bias. To enhance the credibility and interpretability of bias evaluation, our framework not only provides a bias score but also offers detailed information, including bias types, affected demographics, keywords, reasons behind the biases, and suggestions for improvement. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness and usability of our bias evaluation framework.