Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective

📄 arXiv: 2406.14023v5 📥 PDF

作者: Yuchen Wen, Keping Bi, Wei Chen, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2025-07-11)

备注: Accepted to ACL 2025 Findings

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出心理测量学攻击方法，评估大型语言模型中的隐性偏见

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

关键词: 大型语言模型 隐性偏见 心理测量学 伦理风险评估 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效评估大型语言模型中不易察觉的隐性偏见，尤其是在伦理道德方面。
  2. 借鉴心理测量学原理，设计伪装、欺骗和教学三种攻击方法，诱导模型暴露其内在偏见。
  3. 构建了包含多种偏见类型的双语数据集BUMBLE，实验证明该方法能有效评估LLM的伦理风险。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）成为重要的信息获取方式，人们越来越关注LLMs可能加剧不道德内容的传播，包括在没有明确有害词语的情况下伤害特定人群的隐性偏见。本文从心理测量学的角度出发，通过攻击LLMs以诱导其对有偏见的观点表示赞同，从而对LLMs中针对特定人群的隐性偏见进行严格评估。受到认知和社会心理学中心理测量学原理的启发，我们提出了三种攻击方法，即伪装、欺骗和教学。结合相应的攻击指令，我们构建了两个基准数据集：（1）一个包含四种偏见类型的双语数据集（2.7K个实例），用于广泛的比较分析；（2）BUMBLE，一个更大的基准数据集，涵盖九种常见的偏见类型（12.7K个实例），用于全面评估。对流行的商业和开源LLMs的广泛评估表明，我们的方法比竞争基线更有效地诱导出LLMs的内在偏见。我们的攻击方法和基准数据集为评估LLMs的伦理风险提供了一种有效手段，推动了LLMs开发中更大的责任感。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的隐性偏见难以有效评估的问题。现有方法通常依赖于显式的有害词语检测，无法捕捉LLMs内在的、不易察觉的偏见。这些隐性偏见可能在无意中伤害特定人群，加剧社会不公，因此需要更有效的方法来评估和缓解。

核心思路：论文的核心思路是借鉴心理测量学原理，将评估LLMs隐性偏见的过程视为一种“攻击”，通过精心设计的指令诱导LLMs表达其内在的偏见。这种方法类似于心理测量学中使用的量表和测试，旨在揭示受试者隐藏的认知和态度。通过分析LLMs对这些“攻击”的反应，可以更准确地评估其隐性偏见。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段： 1. 攻击方法设计：设计三种攻击方法，包括伪装（Disguise）、欺骗（Deception）和教学（Teaching），每种方法都旨在以不同的方式诱导LLMs表达偏见。 2. 基准数据集构建：构建两个基准数据集，包括一个双语数据集和一个更大的数据集BUMBLE，涵盖多种偏见类型。 3. 实验评估：使用设计的攻击方法和基准数据集，对流行的商业和开源LLMs进行评估，分析其对不同攻击的反应。 4. 结果分析：比较不同攻击方法和LLMs的表现，评估其隐性偏见程度。

关键创新：最重要的技术创新点在于将心理测量学原理应用于LLMs的隐性偏见评估。与现有方法相比，该方法能够更有效地诱导出LLMs的内在偏见，从而更准确地评估其伦理风险。此外，构建的BUMBLE数据集为LLMs的偏见评估提供了一个更全面、更具挑战性的基准。

关键设计： * 攻击指令设计：针对每种攻击方法，设计了具体的攻击指令，例如，在“伪装”攻击中，指令可能要求LLM扮演一个持有特定偏见的角色。 * 数据集构建：BUMBLE数据集涵盖九种常见的偏见类型，包括性别、种族、宗教等，每个偏见类型都包含多个有偏见的陈述。 * 评估指标：使用准确率、召回率等指标来评估LLMs对有偏见陈述的赞同程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的攻击方法能够比现有基线方法更有效地诱导出LLMs的内在偏见。例如，在BUMBLE数据集上，该方法在多种偏见类型上都取得了显著的性能提升。通过对比不同LLMs的表现，揭示了不同模型在不同偏见类型上的脆弱性，为模型改进提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的伦理风险，帮助开发者识别和缓解模型中存在的隐性偏见。这有助于构建更公平、公正的AI系统，避免AI在信息传播、决策制定等领域加剧社会不公。此外，该方法也可用于评估其他类型AI系统的偏见，推动AI伦理研究的发展。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) become an important way of information access, there have been increasing concerns that LLMs may intensify the spread of unethical content, including implicit bias that hurts certain populations without explicit harmful words. In this paper, we conduct a rigorous evaluation of LLMs' implicit bias towards certain demographics by attacking them from a psychometric perspective to elicit agreements to biased viewpoints. Inspired by psychometric principles in cognitive and social psychology, we propose three attack approaches, i.e., Disguise, Deception, and Teaching. Incorporating the corresponding attack instructions, we built two benchmarks: (1) a bilingual dataset with biased statements covering four bias types (2.7K instances) for extensive comparative analysis, and (2) BUMBLE, a larger benchmark spanning nine common bias types (12.7K instances) for comprehensive evaluation. Extensive evaluation of popular commercial and open-source LLMs shows that our methods can elicit LLMs' inner bias more effectively than competitive baselines. Our attack methodology and benchmarks offer an effective means of assessing the ethical risks of LLMs, driving progress toward greater accountability in their development. Our code, data, and benchmarks are available at https://yuchenwen1.github.io/ImplicitBiasEvaluation/.