Seeds of Stereotypes: A Large-Scale Textual Analysis of Race and Gender Associations with Diseases in Online Sources

📄 arXiv: 2405.05049v1 📥 PDF

作者: Lasse Hyldig Hansen, Nikolaj Andersen, Jack Gallifant, Liam G. McCoy, James K Stone, Nura Izath, Marcela Aguirre-Jerez, Danielle S Bitterman, Judy Gichoya, Leo Anthony Celi

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-08

💡 一句话要点

大规模文本分析揭示在线资源中疾病与种族、性别刻板印象的关联

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

关键词: 大型语言模型 文本分析 种族偏见 性别偏见 疾病关联 医疗保健 刻板印象 预训练数据

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对大规模文本数据中疾病与人口统计学关联的深入分析，可能导致LLM学习并内化偏见。
  2. 通过分析Arxiv、Wikipedia和Common Crawl等网络资源，研究疾病与种族、性别标记的关联，揭示潜在偏见。
  3. 研究发现人口统计学术语与特定疾病概念存在不成比例的关联，尤其黑人种族提及过度代表，需警惕LLM的偏见。

📝 摘要（中文）

背景：大型语言模型（LLM）在医疗保健领域具有变革潜力，但近期的研究表明，这些模型倾向于产生带有种族或性别偏见的输出。训练数据是造成这种偏见的一个可能来源，但对文本数据中疾病与人口统计学关联的大规模探索仍然有限。 方法：我们使用包含Arxiv、Wikipedia和Common Crawl等多种网络来源的数据集，进行了一项大规模的文本分析。该研究分析了各种疾病与种族和性别标记一同被讨论的语境。鉴于LLM是在类似的数据集上进行预训练的，这种方法使我们能够检查LLM可能学习和内化的潜在偏见。我们将这些发现与实际的人口统计学疾病患病率以及GPT-4的输出进行比较，以评估偏见的代表程度。 结果：我们的研究结果表明，在在线文本中，人口统计学术语与特定的疾病概念不成比例地关联。性别术语与疾病概念的关联非常突出，而种族术语的关联则较少。我们发现，在所分析的18种疾病中，特定的种族和性别术语的关联存在广泛的差异。最显著的是，与人口比例相比，黑人种族提及的总体显著过度代表。 结论：我们的结果强调需要对LLM预训练数据集中的偏见进行批判性审查和透明报告。我们的研究表明，需要开发缓解策略，以抵消LLM中偏见训练数据的影响，尤其是在医疗保健等敏感领域。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在医疗保健等敏感领域应用时，由于训练数据中存在的偏见，导致模型输出带有种族和性别刻板印象的问题。现有方法缺乏对LLM预训练数据集中潜在偏见的大规模、系统性分析，难以有效识别和缓解这些偏见。

核心思路：论文的核心思路是通过大规模文本分析，揭示在线文本数据中疾病与种族、性别等人口统计学特征之间的关联模式。通过分析这些关联模式，可以识别LLM可能学习和内化的潜在偏见，并为开发缓解策略提供依据。这种思路基于LLM通常在类似的数据集上进行预训练的假设。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段： 1. 数据收集：收集包含Arxiv、Wikipedia和Common Crawl等多种网络来源的大规模文本数据集。 2. 文本分析：使用自然语言处理技术，分析文本中疾病与种族、性别等人口统计学术语的共现情况，提取疾病与人口统计学特征之间的关联。 3. 偏见评估：将提取的关联模式与实际的人口统计学疾病患病率进行比较，评估文本数据中存在的偏见程度。 4. LLM输出对比：将文本分析结果与GPT-4等LLM的输出进行比较，评估LLM是否受到训练数据中偏见的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于： 1. 大规模文本分析：对大规模、多样化的在线文本数据进行分析，提供了对LLM预训练数据集中潜在偏见的全面视角。 2. 关联模式提取：通过分析疾病与人口统计学特征之间的关联模式，揭示了LLM可能学习和内化的潜在偏见。 3. 偏见评估框架：提出了一个评估文本数据和LLM输出中偏见程度的框架，为开发缓解策略提供了依据。

关键设计：研究的关键设计包括： 1. 数据集选择：选择Arxiv、Wikipedia和Common Crawl等多样化的网络资源，以代表LLM预训练数据的分布。 2. 疾病选择：选择18种具有代表性的疾病，以覆盖不同的医学领域和人口统计学特征。 3. 统计分析：使用统计方法分析疾病与种族、性别等人口统计学术语之间的关联，并评估其显著性。

📊 实验亮点

研究发现，在线文本中人口统计学术语与特定疾病概念存在不成比例的关联，特别是黑人种族提及的总体显著过度代表。与人口比例相比，黑人种族提及的过度代表现象在多种疾病中都存在，表明LLM可能受到训练数据中偏见的影响，需要在医疗保健等敏感领域采取措施进行缓解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康领域，帮助识别和缓解LLM在疾病诊断、治疗方案推荐等方面的偏见，提高医疗决策的公平性和准确性。此外，该方法也可推广到其他领域，用于评估和缓解LLM在其他敏感领域的偏见，例如法律、金融等。

📄 摘要（原文）

Background Advancements in Large Language Models (LLMs) hold transformative potential in healthcare, however, recent work has raised concern about the tendency of these models to produce outputs that display racial or gender biases. Although training data is a likely source of such biases, exploration of disease and demographic associations in text data at scale has been limited. Methods We conducted a large-scale textual analysis using a dataset comprising diverse web sources, including Arxiv, Wikipedia, and Common Crawl. The study analyzed the context in which various diseases are discussed alongside markers of race and gender. Given that LLMs are pre-trained on similar datasets, this approach allowed us to examine the potential biases that LLMs may learn and internalize. We compared these findings with actual demographic disease prevalence as well as GPT-4 outputs in order to evaluate the extent of bias representation. Results Our findings indicate that demographic terms are disproportionately associated with specific disease concepts in online texts. gender terms are prominently associated with disease concepts, while racial terms are much less frequently associated. We find widespread disparities in the associations of specific racial and gender terms with the 18 diseases analyzed. Most prominently, we see an overall significant overrepresentation of Black race mentions in comparison to population proportions. Conclusions Our results highlight the need for critical examination and transparent reporting of biases in LLM pretraining datasets. Our study suggests the need to develop mitigation strategies to counteract the influence of biased training data in LLMs, particularly in sensitive domains such as healthcare.