The Impossibility of Fair LLMs

📄 arXiv: 2406.03198v2 📥 PDF

作者: Jacy Anthis, Kristian Lum, Michael Ekstrand, Avi Feller, Chenhao Tan

分类: cs.CL, cs.HC, cs.LG, stat.AP, stat.ML

发布日期: 2024-05-28 (更新: 2025-06-05)

备注: Published in ACL 2025

💡 一句话要点

论证通用大语言模型（LLM）公平性的内在不可行性

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

关键词: 大语言模型 公平性 偏见 群体公平 人工智能伦理

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在通用LLM中实现公平性，因为缺乏对公平性的严格定义和评估标准。
  2. 论文分析了多种技术公平性框架，揭示了它们在通用AI场景下的内在局限性与实践不可行性。
  3. 研究强调了LLM开发者责任标准的重要性，并提出了情境化评估和迭代式评估的研究方向。

📝 摘要（中文）

通用人工智能系统，特别是大型语言模型（LLM）的兴起，引发了关于如何减少偏见和确保大规模公平性的紧迫道德问题。研究人员已经记录了LLM提示和响应中人口统计学特征（如种族、性别）之间显著相关性的某种“偏见”，但尚不清楚如何使用更严格的定义（如群体公平或公平表征）来评估LLM的公平性。我们分析了各种技术公平性框架，发现每个框架都存在内在挑战，使得开发公平的LLM变得难以实现。我们表明，每个框架要么在逻辑上无法扩展到通用AI环境，要么在实践中不可行，这主要是由于大量的非结构化训练数据以及人类群体、用例和敏感属性的许多潜在组合。即使克服了有限的参与性输入和有限的测量方法等经验挑战，这些内在挑战对于包括LLM在内的通用AI仍然存在。尽管如此，公平性仍将是一种重要的模型评估类型，并且仍然存在有希望的研究方向，特别是LLM开发者责任标准、特定情境评估以及迭代、参与性和AI辅助评估方法的开发，这些方法可以在现代人机交互的各种情境中扩展公平性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探讨通用大语言模型（LLM）中公平性的评估和实现问题。现有方法在评估LLM的公平性时，往往缺乏严格的定义，例如群体公平或公平表征。此外，由于LLM的通用性和训练数据的多样性，传统的公平性框架难以直接应用，导致难以有效减少偏见和确保公平性。

核心思路：论文的核心思路是分析现有技术公平性框架在通用LLM场景下的适用性，并论证其内在的不可行性。通过考察各种公平性定义和评估方法，揭示它们在处理LLM的复杂性和通用性时所面临的根本性挑战。论文认为，即使克服了经验上的挑战，这些内在挑战仍然存在。

技术框架：论文并没有提出一个具体的算法框架，而是对现有的公平性框架进行了分析和批判。分析过程主要集中在以下几个方面：1) 考察各种公平性定义（如群体公平、个体公平等）在LLM场景下的适用性；2) 分析现有公平性评估方法在处理LLM生成文本时的局限性；3) 探讨在LLM的训练数据和应用场景的多样性下，如何有效地减少偏见和确保公平性。

关键创新：论文的关键创新在于论证了通用LLM公平性的内在不可行性。与以往研究主要关注经验性偏见缓解不同，该论文从理论层面揭示了现有公平性框架在通用AI场景下的根本性局限。这种理论分析为未来的公平性研究提供了新的视角，并促使研究者重新思考LLM公平性的定义和评估方法。

关键设计：论文没有涉及具体的算法设计或参数设置。其主要贡献在于对现有公平性框架的理论分析和批判。论文通过逻辑推理和案例分析，展示了各种公平性定义和评估方法在LLM场景下的不足之处。例如，论文指出，由于LLM的训练数据包含大量社会偏见，因此很难保证其生成的内容在所有情境下都符合公平性标准。

📊 实验亮点

论文通过理论分析，论证了通用LLM公平性的内在不可行性，挑战了以往研究中对LLM公平性的乐观预期。该研究强调了现有公平性框架在处理LLM的复杂性和通用性时所面临的根本性挑战，为未来的公平性研究提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究对LLM的开发和部署具有重要指导意义。它提醒开发者需要关注LLM的内在局限性，并采取更加谨慎的态度。未来的研究可以关注特定情境下的公平性评估，以及开发更具参与性和迭代性的评估方法。此外，建立LLM开发者的责任标准也至关重要。

📄 摘要（原文）

The rise of general-purpose artificial intelligence (AI) systems, particularly large language models (LLMs), has raised pressing moral questions about how to reduce bias and ensure fairness at scale. Researchers have documented a sort of "bias" in the significant correlations between demographics (e.g., race, gender) in LLM prompts and responses, but it remains unclear how LLM fairness could be evaluated with more rigorous definitions, such as group fairness or fair representations. We analyze a variety of technical fairness frameworks and find inherent challenges in each that make the development of a fair LLM intractable. We show that each framework either does not logically extend to the general-purpose AI context or is infeasible in practice, primarily due to the large amounts of unstructured training data and the many potential combinations of human populations, use cases, and sensitive attributes. These inherent challenges would persist for general-purpose AI, including LLMs, even if empirical challenges, such as limited participatory input and limited measurement methods, were overcome. Nonetheless, fairness will remain an important type of model evaluation, and there are still promising research directions, particularly the development of standards for the responsibility of LLM developers, context-specific evaluations, and methods of iterative, participatory, and AI-assisted evaluation that could scale fairness across the diverse contexts of modern human-AI interaction.