Red-Teaming for Inducing Societal Bias in Large Language Models
作者: Chu Fei Luo, Ahmad Ghawanmeh, Bharat Bhimshetty, Kashyap Murali, Murli Jadhav, Xiaodan Zhu, Faiza Khan Khattak
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-05-08 (更新: 2025-05-21)
💡 一句话要点
提出情感偏见探测与偏见知识图谱方法，诱导大语言模型产生社会偏见。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 红队测试 社会偏见 大语言模型 情感偏见探测 偏见知识图谱
📋 核心要点
- 现有红队测试主要关注有害内容，忽略了社会偏见，而社会偏见在实际应用中影响重大。
- 提出情感偏见探测（EBP）和偏见知识图谱（BiasKG）两种方法，专门针对社会偏见进行红队测试。
- 实验表明，即使经过安全护栏训练的模型，使用该方法后也会增加偏见，突显了社会偏见的普遍性。
📝 摘要（中文）
在工业环境中，确保人工智能系统的安全部署至关重要，因为带有偏见的输出可能导致重大的运营、声誉和监管风险。部署前的全面评估对于预防这些风险至关重要。红队测试通过采用对抗性攻击来开发护栏，以检测和拒绝有偏见或有害的查询，从而使模型能够被重新训练或引导远离有害输出，从而满足了这一需求。然而，大多数红队测试工作都侧重于有害或不道德的指令，而不是解决社会偏见问题，尽管社会偏见具有重大的现实影响，尤其是在面向客户的系统中，但这一关键领域仍未得到充分探索。我们提出了两种针对偏见的红队测试方法，即情感偏见探测（EBP）和偏见知识图谱（BiasKG），以评估针对有害内容的标准安全措施如何影响偏见。对于BiasKG，我们将自然语言刻板印象重构为知识图谱。我们使用这些攻击策略来诱导来自多个开源和闭源语言模型的有偏见的回应。与之前的工作不同，这些方法专门针对社会偏见。我们发现我们的方法增加了所有模型中的偏见，即使是那些经过安全护栏训练的模型。我们的工作强调通过严格的评估来揭示LLM中的社会偏见，并建议采取措施确保在高风险行业部署中的AI安全。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型中存在的社会偏见问题。现有红队测试方法主要关注有害或不道德内容，而忽略了社会偏见，导致模型在涉及社会群体时可能产生歧视性或刻板印象的输出。这种偏见可能对用户产生负面影响，并带来运营、声誉和监管风险。
核心思路：论文的核心思路是通过设计专门针对社会偏见的红队测试方法，诱导大语言模型产生偏见性输出，从而评估模型的偏见程度和安全措施的有效性。通过揭示模型中潜在的社会偏见，可以为模型的改进和安全部署提供指导。
技术框架：论文提出了两种红队测试方法：情感偏见探测（EBP）和偏见知识图谱（BiasKG）。EBP通过探测模型对不同社会群体的情感倾向来评估偏见。BiasKG将自然语言刻板印象重构为知识图谱，并利用该知识图谱生成诱导偏见的查询。整体流程包括：1) 构建EBP和BiasKG；2) 使用EBP和BiasKG生成对抗性查询；3) 将查询输入到目标语言模型；4) 分析模型的输出，评估偏见程度。
关键创新：论文的关键创新在于提出了专门针对社会偏见的红队测试方法。与以往主要关注有害内容的红队测试方法不同，EBP和BiasKG能够更有效地揭示模型中存在的社会偏见。BiasKG将自然语言刻板印象转化为知识图谱，为生成诱导偏见的查询提供了结构化的方法。
关键设计：EBP的关键设计在于如何选择和构建能够有效探测情感倾向的提示语。BiasKG的关键设计在于如何将自然语言刻板印象转化为知识图谱，以及如何利用该知识图谱生成具有针对性的对抗性查询。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的EBP和BiasKG方法能够有效诱导多种开源和闭源语言模型产生社会偏见，即使是经过安全护栏训练的模型也未能幸免。这表明现有安全措施在应对社会偏见方面存在不足，需要进一步改进。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进大语言模型在涉及社会群体时的公平性和公正性。通过红队测试揭示模型中的社会偏见，可以帮助开发者改进模型训练数据、调整模型架构或设计更有效的安全措施，从而降低模型在实际应用中产生歧视性或刻板印象输出的风险。该研究对于确保人工智能系统的安全、公平和负责任的部署具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Ensuring the safe deployment of AI systems is critical in industry settings where biased outputs can lead to significant operational, reputational, and regulatory risks. Thorough evaluation before deployment is essential to prevent these hazards. Red-teaming addresses this need by employing adversarial attacks to develop guardrails that detect and reject biased or harmful queries, enabling models to be retrained or steered away from harmful outputs. However, most red-teaming efforts focus on harmful or unethical instructions rather than addressing social bias, leaving this critical area under-explored despite its significant real-world impact, especially in customer-facing systems. We propose two bias-specific red-teaming methods, Emotional Bias Probe (EBP) and BiasKG, to evaluate how standard safety measures for harmful content affect bias. For BiasKG, we refactor natural language stereotypes into a knowledge graph. We use these attacking strategies to induce biased responses from several open- and closed-source language models. Unlike prior work, these methods specifically target social bias. We find our method increases bias in all models, even those trained with safety guardrails. Our work emphasizes uncovering societal bias in LLMs through rigorous evaluation, and recommends measures ensure AI safety in high-stakes industry deployments.