Spoken Stereoset: On Evaluating Social Bias Toward Speaker in Speech Large Language Models

📄 arXiv: 2408.07665v1 📥 PDF

作者: Yi-Cheng Lin, Wei-Chih Chen, Hung-yi Lee

分类: cs.CL, eess.AS

发布日期: 2024-08-14

DOI: 10.1109/SLT61566.2024.10832259

💡 一句话要点

提出Spoken Stereoset数据集，用于评估语音大语言模型中针对说话者的社会偏见。

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

关键词: 语音大语言模型 社会偏见 数据集构建 公平性 语音识别

📋 核心要点

  1. 语音大语言模型（SLLMs）在多模态任务中表现出色，但训练数据固有的偏见可能导致模型产生社会偏见。
  2. 论文构建Spoken Stereoset数据集，通过分析模型对不同人口群体语音的反应，来评估和识别SLLMs中的社会偏见。
  3. 实验结果表明，多数模型偏见较小，但仍有部分模型存在刻板印象或反刻板印象倾向，需要进一步改进。

📝 摘要（中文）

警告：本文可能包含令人不适的内容。大型语言模型（LLMs）在各种任务中都取得了显著的性能，包括涉及语音等多模态数据的任务。然而，由于训练数据的性质，这些模型经常表现出偏见。最近，涌现出越来越多的语音大型语言模型（SLLMs），这突显了解决这些偏见的紧迫性。本研究介绍了Spoken Stereoset，这是一个专门设计用于评估SLLMs中社会偏见的数据集。通过检查不同模型对来自不同人口群体的语音的反应，我们旨在识别这些偏见。我们的实验揭示了对其性能和偏见水平的重要见解。研究结果表明，虽然大多数模型表现出最小的偏见，但有些模型仍然表现出轻微的刻板印象或反刻板印象倾向。

🔬 方法详解

问题定义：现有语音大语言模型（SLLMs）在处理语音数据时，可能受到训练数据中存在的社会偏见的影响，导致模型对不同人口群体产生不公平或带有歧视性的判断。缺乏专门的数据集来系统地评估和量化这些偏见，使得难以有效地改进模型。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估SLLMs中社会偏见的数据集，即Spoken Stereoset。通过设计包含不同人口群体语音的数据样本，并分析模型对这些样本的反应，从而识别和量化模型中存在的偏见。

技术框架：Spoken Stereoset数据集的构建是该方法的核心。具体流程未知，但可以推断包含以下阶段： 1. 数据收集：收集来自不同人口群体的语音数据，确保覆盖各种社会属性，如性别、种族、年龄等。 2. 偏见标注：对收集到的语音数据进行偏见标注，确定哪些样本可能引发社会偏见。 3. 数据集构建：将标注后的语音数据整理成Spoken Stereoset数据集，用于评估SLLMs的偏见。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个专门用于评估SLLMs中社会偏见的数据集。与现有方法相比，Spoken Stereoset能够更直接、更系统地评估模型对不同人口群体语音的反应，从而更准确地识别模型中存在的偏见。

关键设计：关于数据集构建的关键设计细节未知，但可以推测需要考虑以下因素： * 人口群体选择：选择哪些人口群体进行评估？如何确保这些群体具有代表性？ * 语音数据收集：如何收集到高质量的语音数据？如何避免数据收集过程中的偏见？ * 偏见标注标准：如何定义和标注社会偏见？如何确保标注的准确性和一致性？

📊 实验亮点

论文构建了Spoken Stereoset数据集，并使用该数据集评估了多个SLLMs的社会偏见。实验结果表明，虽然大多数模型表现出最小的偏见，但仍有部分模型存在轻微的刻板印象或反刻板印象倾向。具体性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语音助手、智能客服、语音翻译等领域，帮助开发者构建更加公平、公正的语音大语言模型。通过使用Spoken Stereoset数据集，可以有效评估和降低模型中的社会偏见，提升用户体验，避免歧视性输出，促进人工智能技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Warning: This paper may contain texts with uncomfortable content. Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable performance in various tasks, including those involving multimodal data like speech. However, these models often exhibit biases due to the nature of their training data. Recently, more Speech Large Language Models (SLLMs) have emerged, underscoring the urgent need to address these biases. This study introduces Spoken Stereoset, a dataset specifically designed to evaluate social biases in SLLMs. By examining how different models respond to speech from diverse demographic groups, we aim to identify these biases. Our experiments reveal significant insights into their performance and bias levels. The findings indicate that while most models show minimal bias, some still exhibit slightly stereotypical or anti-stereotypical tendencies.