Walking in Others' Shoes: How Perspective-Taking Guides Large Language Models in Reducing Toxicity and Bias
作者: Rongwu Xu, Zi'an Zhou, Tianwei Zhang, Zehan Qi, Su Yao, Ke Xu, Wei Xu, Han Qiu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY
发布日期: 2024-07-22
💡 一句话要点
提出视角转换提示（PeT）方法，有效降低大语言模型生成内容中的毒性和偏见
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 毒性降低 偏见缓解 视角转换 提示工程
📋 核心要点
- 现有方法难以在不访问模型内部结构或进行大量训练的情况下，有效降低大型语言模型中的毒性和偏见。
- 论文提出视角转换提示（PeT）方法，通过引导LLM考虑不同视角，实现自我调节，从而减少有害内容的生成。
- 实验结果表明，PeT在降低毒性和偏见方面优于现有方法，在多个商业和开源LLM上取得了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）生成的内容中普遍存在的毒性和社会偏见，需要有效的策略来减少危害。现有的解决方案通常需要访问模型的白盒或进行大量的训练，这对于前沿的商业LLM来说是不切实际的。此外，流行的提示方法依赖于外部工具的反馈，并且无法同时减少毒性和偏见。受到社会心理学原理的启发，我们提出了一种名为视角转换提示（PeT）的新策略，该策略启发LLM整合不同的人类视角并自我调节其响应。这种自我纠正机制可以显著降低LLM响应中的毒性（高达89％）和偏见（高达73％）。在两个商业LLM（ChatGPT和GLM）和三个开源LLM上进行了严格的评估和消融研究，揭示了PeT在产生较少有害响应方面的优越性，优于五个强大的基线。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）生成内容中普遍存在的毒性和社会偏见问题。现有方法，如依赖白盒访问或大量训练，对于商业LLM不适用。此外，现有提示方法依赖外部工具反馈，难以同时减少毒性和偏见。
核心思路：论文的核心思路是借鉴社会心理学中的“视角转换”概念，通过提示LLM从不同角度思考问题，从而激发其自我调节能力，减少有害内容的生成。这种方法旨在使LLM能够更全面地考虑问题，避免产生带有偏见或毒性的回复。
技术框架：PeT方法主要通过精心设计的提示语来实现。首先，向LLM提供一个初始问题或情境。然后，通过提示语引导LLM从多个不同的视角（例如，不同性别、种族、社会阶层等）来思考这个问题。最后，要求LLM综合考虑这些不同的视角，生成一个更加公正、客观的回复。整个过程无需访问模型内部参数或进行额外的训练。
关键创新：PeT的关键创新在于其利用了LLM的内在能力，通过简单的提示语设计，使其能够模拟人类的视角转换过程，从而实现自我纠正。与现有方法相比，PeT不需要外部工具或大量训练，更易于部署和应用。
关键设计：关键设计在于提示语的设计。提示语需要清晰地引导LLM理解不同视角的含义，并鼓励其进行深入思考。例如，可以使用“假设你是一个[特定群体]的人，你会如何看待这个问题？”之类的提示语。此外，论文可能还探索了不同视角的组合方式，以及如何平衡不同视角之间的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PeT方法在降低LLM生成内容中的毒性和偏见方面取得了显著的成果。具体而言，PeT可以将毒性降低高达89%，将偏见降低高达73%。在与五个强大的基线方法进行比较时，PeT表现出明显的优势，证明了其有效性和优越性。这些结果在ChatGPT、GLM等商业LLM以及多个开源LLM上都得到了验证。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如智能客服、内容创作、社交媒体管理等。通过降低LLM生成内容中的毒性和偏见，可以提高用户体验，减少社会负面影响，并促进人工智能技术的健康发展。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的偏见和有害内容，并与其他安全措施相结合，构建更加安全可靠的AI系统。
📄 摘要（原文）
The common toxicity and societal bias in contents generated by large language models (LLMs) necessitate strategies to reduce harm. Present solutions often demand white-box access to the model or substantial training, which is impractical for cutting-edge commercial LLMs. Moreover, prevailing prompting methods depend on external tool feedback and fail to simultaneously lessen toxicity and bias. Motivated by social psychology principles, we propose a novel strategy named \textbf{perspective-taking prompting (\textsc{PeT})} that inspires LLMs to integrate diverse human perspectives and self-regulate their responses. This self-correction mechanism can significantly diminish toxicity (up to $89\%$) and bias (up to $73\%$) in LLMs' responses. Rigorous evaluations and ablation studies are conducted on two commercial LLMs (ChatGPT and GLM) and three open-source LLMs, revealing \textsc{PeT}'s superiority in producing less harmful responses, outperforming five strong baselines.