Do Large Language Models Rank Fairly? An Empirical Study on the Fairness of LLMs as Rankers

📄 arXiv: 2404.03192v2 📥 PDF

作者: Yuan Wang, Xuyang Wu, Hsin-Tai Wu, Zhiqiang Tao, Yi Fang

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-04-04 (更新: 2024-06-25)

备注: Accepted at NAACL 2024 Main Conference

💡 一句话要点

评估大型语言模型在文本排序中的公平性问题

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

关键词: 大型语言模型 文本排序 公平性评估 信息检索 算法偏见

📋 核心要点

  1. 现有的文本排序模型在公平性方面的研究相对不足，尤其是在LLMs的应用中，偏见问题尚未得到充分探讨。
  2. 本文通过实证研究，利用TREC公平排序数据集评估LLMs在处理性别和地理位置等保护属性时的表现，旨在揭示潜在的偏见。
  3. 研究结果表明，LLMs在某些情况下可能存在对特定群体的不公平排序，提供了评估LLMs公平性的实证基准。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在信息检索中的应用，文本排序模型的公平性问题引发了重要的重新评估。本文通过使用TREC公平排序数据集，对LLMs（如GPT和Llama2）进行实证研究，重点关注性别和地理位置等二元保护属性的表现，这些属性在搜索结果中历史上被低估。我们的分析探讨了这些LLMs如何处理与这些属性相关的查询和文档，旨在揭示其排序算法中的偏见。我们从用户和内容的角度评估公平性，为评估LLMs作为公平排序器提供了实证基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在文本排序中的公平性问题，现有方法未能充分考虑性别和地理位置等保护属性的影响，导致潜在的偏见。

核心思路：通过使用TREC公平排序数据集，评估LLMs在处理与保护属性相关的查询和文档时的表现，揭示其排序算法中的偏见。

技术框架：研究采用实证分析的方法，首先收集与保护属性相关的数据，然后对LLMs的排序结果进行评估，比较其在不同属性下的表现。

关键创新：本文的主要创新在于将公平性评估引入LLMs的排序任务，提供了一个新的实证基准，填补了现有研究的空白。

关键设计：在实验中，使用了TREC公平排序数据集，设计了特定的评估指标来量化公平性，确保了实验结果的可靠性和可比性。

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在处理某些保护属性时存在显著的偏见，尤其是在性别和地理位置方面。与传统排序模型相比，LLMs的表现虽然在某些任务上更优，但在公平性评估中却未必表现理想，为后续研究提供了重要的参考数据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、推荐系统和社交媒体平台等，能够帮助开发更公平的排序算法，减少算法偏见对用户的影响。未来，随着对公平性问题的重视，该研究可能推动相关技术的标准化和改进。

📄 摘要（原文）

The integration of Large Language Models (LLMs) in information retrieval has raised a critical reevaluation of fairness in the text-ranking models. LLMs, such as GPT models and Llama2, have shown effectiveness in natural language understanding tasks, and prior works (e.g., RankGPT) have also demonstrated that the LLMs exhibit better performance than the traditional ranking models in the ranking task. However, their fairness remains largely unexplored. This paper presents an empirical study evaluating these LLMs using the TREC Fair Ranking dataset, focusing on the representation of binary protected attributes such as gender and geographic location, which are historically underrepresented in search outcomes. Our analysis delves into how these LLMs handle queries and documents related to these attributes, aiming to uncover biases in their ranking algorithms. We assess fairness from both user and content perspectives, contributing an empirical benchmark for evaluating LLMs as the fair ranker.