A survey on fairness of large language models in e-commerce: progress, application, and challenge
作者: Qingyang Ren, Zilin Jiang, Jinghan Cao, Sijia Li, Chiqu Li, Yiyang Liu, Shuning Huo, Tiange He, Yuan Chen
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY
发布日期: 2024-05-15 (更新: 2024-06-21)
备注: 21 pages, 9 figures
💡 一句话要点
综述：电商大语言模型公平性研究进展、应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 电子商务 公平性 偏见 产品推荐 产品评论 伦理 综述
📋 核心要点
- 电商领域的大语言模型应用面临公平性挑战，现有模型可能因训练数据偏差导致不公平结果，损害消费者信任。
- 该综述旨在全面分析电商大语言模型公平性问题，涵盖进展、应用与挑战，并为未来研究提供方向。
- 通过分析LLM在产品评论、推荐、翻译和问答等方面的应用，揭示其潜在的偏见和伦理法律风险。
📝 摘要（中文）
本综述探讨了大型语言模型（LLM）在电子商务中的公平性，考察了它们的研究进展、应用以及面临的挑战。LLM已成为电子商务领域的核心，提供了创新的解决方案并增强了客户体验。本文全面调研了LLM在电子商务中的应用和挑战。首先介绍了LLM在电子商务中应用的关键原则，详细描述了预训练、微调和提示等过程，这些过程使这些模型能够适应特定需求。然后，探讨了LLM在电子商务中的各种应用，包括产品评论（综合和分析客户反馈）、产品推荐（利用消费者数据来推荐相关商品）、产品信息翻译（增强全球可访问性）以及产品问答部分（自动化客户支持）。本文批判性地探讨了电子商务中的公平性挑战，强调了训练数据和算法中的偏差如何导致不公平的结果，例如强化刻板印象或歧视某些群体。这些问题不仅损害了消费者信任，还引发了伦理和法律问题。最后，本文概述了未来的研究方向，强调需要在电子商务中建立更公平和透明的LLM。它倡导不断努力减轻偏见并提高这些系统的公平性，确保它们能够有效且合乎道德地服务于多样化的全球市场。通过这一全面的分析，该综述提供了LLM在电子商务中当前形势的整体视图，深入了解了它们的潜力和局限性，并指导未来在创建更公平和更具包容性的电子商务环境中的努力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在电子商务应用中存在的公平性问题。现有方法由于训练数据中存在的偏差，可能导致模型在产品推荐、评论分析、信息翻译等方面产生不公平的结果，例如对特定人群的歧视或刻板印象的强化。这些问题不仅损害了用户体验和信任，也带来了伦理和法律风险。
核心思路：论文的核心思路是对现有关于LLM在电商领域公平性的研究进行系统性的梳理和总结，分析其应用场景、面临的挑战以及未来的研究方向。通过对现有文献的综合分析，找出导致不公平现象的根本原因，并为后续研究提供指导。
技术框架：该论文属于综述性质，并没有提出新的技术框架。其主要框架是：首先介绍LLM在电商中的应用，包括预训练、微调和提示等关键技术；然后深入分析LLM在产品评论、推荐、翻译和问答等方面的应用，并重点关注其中存在的公平性问题；最后，对未来的研究方向进行展望，提出改进LLM公平性的建议。
关键创新：该论文的关键创新在于其对LLM在电商领域公平性问题的系统性分析和总结。虽然LLM在电商领域的应用已经比较广泛，但是对其公平性问题的关注相对较少。该论文填补了这一空白，为后续研究提供了重要的参考。
关键设计：该论文没有涉及具体的技术设计。作为一篇综述，其主要工作是对现有文献进行整理和分析，并提出未来的研究方向。未来的研究可以关注以下几个方面：开发更加公平的训练数据，设计更加鲁棒的算法，以及建立更加完善的评估指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面梳理了电商领域大语言模型公平性研究的现状，揭示了现有模型在产品推荐、评论分析等方面存在的偏见问题，并指出了未来研究方向，为构建更公平的电商环境奠定了基础。未提供具体的性能数据或提升幅度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导电商平台构建更公平、更具包容性的大语言模型应用。通过减轻模型偏差，提升用户体验，增强消费者信任，并降低潜在的法律和伦理风险。同时，该研究也为相关监管政策的制定提供参考。
📄 摘要（原文）
This survey explores the fairness of large language models (LLMs) in e-commerce, examining their progress, applications, and the challenges they face. LLMs have become pivotal in the e-commerce domain, offering innovative solutions and enhancing customer experiences. This work presents a comprehensive survey on the applications and challenges of LLMs in e-commerce. The paper begins by introducing the key principles underlying the use of LLMs in e-commerce, detailing the processes of pretraining, fine-tuning, and prompting that tailor these models to specific needs. It then explores the varied applications of LLMs in e-commerce, including product reviews, where they synthesize and analyze customer feedback; product recommendations, where they leverage consumer data to suggest relevant items; product information translation, enhancing global accessibility; and product question and answer sections, where they automate customer support. The paper critically addresses the fairness challenges in e-commerce, highlighting how biases in training data and algorithms can lead to unfair outcomes, such as reinforcing stereotypes or discriminating against certain groups. These issues not only undermine consumer trust, but also raise ethical and legal concerns. Finally, the work outlines future research directions, emphasizing the need for more equitable and transparent LLMs in e-commerce. It advocates for ongoing efforts to mitigate biases and improve the fairness of these systems, ensuring they serve diverse global markets effectively and ethically. Through this comprehensive analysis, the survey provides a holistic view of the current landscape of LLMs in e-commerce, offering insights into their potential and limitations, and guiding future endeavors in creating fairer and more inclusive e-commerce environments.