Covert Bias: The Severity of Social Views' Unalignment in Language Models Towards Implicit and Explicit Opinion

📄 arXiv: 2408.08212v2 📥 PDF

作者: Abeer Aldayel, Areej Alokaili, Rehab Alahmadi

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-08-15 (更新: 2024-08-16)

备注: This work is under-review

💡 一句话要点

揭示语言模型中隐性偏见：社会观点不一致对隐性和显性意见的影响

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

关键词: 语言模型 偏见识别 隐性偏见 社会观点 下游任务

📋 核心要点

  1. 现有偏见识别方法较少关注隐性语言对大型语言模型偏见放大的影响，这是研究的核心问题。
  2. 论文通过评估模型在下游任务中对社会群体隐性和显性知识的利用，来检验模型对特定观点的偏见程度。
  3. 实验表明，模型在识别隐性和显性观点方面存在差异，且未对齐的模型响应更直接，需引入不确定性标记。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型中隐性语言对偏见放大的影响，这些隐性语言并未明确表达观点。为了检验模型对特定观点的偏见程度，我们评估了两个下游任务的性能，这些任务利用了社会群体的隐性和显性知识。首先，我们通过在极端偏见场景中使用有偏见的模型进行压力测试评估。然后，我们评估了当语言模型的隐性和显性观点与冲突观点对齐时，它们在语言上如何校准。研究结果表明，语言模型在识别隐性和显性观点方面存在差异，普遍倾向于对立立场的显性观点。此外，与未对齐（零样本）的基础模型相比，偏见对齐的模型会生成更谨慎的响应，使用不确定性短语。未对齐模型的直接、不谨慎的响应表明，需要进一步完善决策能力，通过纳入不确定性标记来提高其可靠性，尤其是在具有高度主观性的社会敏感话题上。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在识别语言模型中的偏见时，主要关注显性表达的观点，忽略了隐性语言的影响。这种忽略可能导致对模型偏见程度的低估，尤其是在处理社会敏感话题时。因此，需要研究隐性语言如何影响语言模型的偏见放大，以及模型在处理对立观点时的校准能力。

核心思路：本文的核心思路是通过设计特定的下游任务，利用社会群体的隐性和显性知识，来评估语言模型在处理不同观点时的偏见程度。通过对比模型在处理隐性和显性观点时的表现，以及模型在观点对齐和未对齐情况下的响应，来揭示模型中存在的隐性偏见。

技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个阶段：1)构建包含隐性和显性社会群体知识的数据集；2)设计两个下游任务，用于评估模型在处理不同观点时的表现；3)使用有偏见的模型进行压力测试，评估其在极端偏见场景下的表现；4)评估模型在观点对齐和未对齐情况下的响应，分析其语言校准能力。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于关注了隐性语言对语言模型偏见的影响，并设计了相应的评估方法。与现有方法主要关注显性偏见不同，本文深入研究了模型在处理隐性观点时的偏见程度，揭示了模型中存在的更深层次的偏见。

关键设计：在实验设计方面，本文使用了两个下游任务，具体任务类型未知，但都围绕社会群体的隐性和显性知识展开。此外，本文还使用了压力测试来评估模型在极端偏见场景下的表现。在模型评估方面，本文主要关注模型在处理隐性和显性观点时的准确率、置信度以及语言表达方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，语言模型在识别隐性和显性观点方面存在差异，普遍倾向于对立立场的显性观点。此外，偏见对齐的模型会生成更谨慎的响应，使用不确定性短语，而未对齐的模型响应更直接。这些结果表明，需要进一步完善模型的决策能力，尤其是在处理具有高度主观性的社会敏感话题时。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型在处理社会敏感话题时的公平性和可靠性。通过识别和缓解模型中的隐性偏见，可以减少模型生成歧视性或不公正内容的风险。此外，该研究还可以帮助开发更安全、更负责任的人工智能系统，促进人工智能技术在社会各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

While various approaches have recently been studied for bias identification, little is known about how implicit language that does not explicitly convey a viewpoint affects bias amplification in large language models. To examine the severity of bias toward a view, we evaluated the performance of two downstream tasks where the implicit and explicit knowledge of social groups were used. First, we present a stress test evaluation by using a biased model in edge cases of excessive bias scenarios. Then, we evaluate how LLMs calibrate linguistically in response to both implicit and explicit opinions when they are aligned with conflicting viewpoints. Our findings reveal a discrepancy in LLM performance in identifying implicit and explicit opinions, with a general tendency of bias toward explicit opinions of opposing stances. Moreover, the bias-aligned models generate more cautious responses using uncertainty phrases compared to the unaligned (zero-shot) base models. The direct, incautious responses of the unaligned models suggest a need for further refinement of decisiveness by incorporating uncertainty markers to enhance their reliability, especially on socially nuanced topics with high subjectivity.