Assessing Bias in Metric Models for LLM Open-Ended Generation Bias Benchmarks

📄 arXiv: 2410.11059v1 📥 PDF

作者: Nathaniel Demchak, Xin Guan, Zekun Wu, Ziyi Xu, Adriano Koshiyama, Emre Kazim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-14

备注: NeurIPS 2024 EvalEval Workshop

期刊: NeurIPS 2024 EvalEval Workshop

💡 一句话要点

评估LLM开放生成偏差基准中度量模型的偏见

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

关键词: 大型语言模型 社会偏见 偏差评估 反事实分析 可解释性 公平性 度量模型

📋 核心要点

  1. 现有开放生成偏差基准依赖的分类器本身可能存在偏见，导致对LLM社会偏见的评估不准确。
  2. 该研究通过反事实分析和可解释性方法，揭示了现有偏差度量模型在处理不同人口群体描述符时的不平等性。
  3. 实验结果表明，现有偏差度量模型对不同人口群体存在不公平对待，需要开发更鲁棒的偏差度量模型。

📝 摘要（中文）

开放生成偏差基准通过分析大型语言模型（LLM）的输出来评估其中的社会偏见。然而，分析中使用的分类器通常具有内在偏见，导致不公平的结论。本研究检验了BOLD和SAGED等开放生成基准中的此类偏见。利用MGSD数据集，我们进行了两项实验。第一个实验使用反事实方法，通过改变与刻板印象相关的词语前缀来衡量不同人口群体之间的预测变化。第二个实验应用可解释性工具（SHAP）来验证观察到的偏差是否源于这些反事实。结果表明，对不同人口描述符的处理不平等，因此需要更强大的偏差度量模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放生成偏差基准中，用于评估大型语言模型（LLM）社会偏见的度量模型本身存在的偏见问题。现有方法依赖的分类器可能对特定人口群体存在偏见，导致对LLM的偏见评估结果产生偏差，无法准确反映LLM的真实偏见情况。

核心思路：论文的核心思路是通过反事实分析和可解释性方法，量化和验证现有偏差度量模型在处理不同人口群体描述符时的不平等性。具体来说，通过改变与刻板印象相关的词语前缀，观察度量模型预测结果的变化，并利用SHAP值验证这些变化是否源于这些词语前缀。

技术框架：论文主要包含以下几个步骤：1) 选择开放生成偏差基准（如BOLD和SAGED）；2) 使用MGSD数据集；3) 构建反事实样本，通过改变与刻板印象相关的词语前缀来生成；4) 使用偏差度量模型对原始样本和反事实样本进行预测；5) 分析预测结果在不同人口群体之间的差异；6) 使用SHAP值解释偏差度量模型的预测结果，验证偏差是否源于刻板印象相关的词语前缀。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次系统性地评估了开放生成偏差基准中度量模型本身的偏见；2) 提出了基于反事实分析和可解释性方法来量化和验证度量模型偏见的框架；3) 揭示了现有偏差度量模型在处理不同人口群体描述符时的不平等性。与现有方法相比，该研究更关注度量模型本身的偏见，而不是仅仅关注LLM的输出。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用MGSD数据集，该数据集包含丰富的人口群体信息；2) 通过改变与刻板印象相关的词语前缀来构建反事实样本，例如将“工程师”改为“女工程师”；3) 使用SHAP值来解释偏差度量模型的预测结果，量化不同特征对预测结果的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有偏差度量模型在处理不同人口群体描述符时存在显著差异，例如对某些群体的预测结果更容易受到刻板印象相关词语前缀的影响。SHAP分析验证了这些偏差确实源于这些词语前缀。这些发现强调了开发更鲁棒的偏差度量模型的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、更可靠的LLM偏差评估基准。通过识别和减轻度量模型中的偏见，可以更准确地评估LLM的社会偏见，从而促进负责任的AI开发和部署。此外，该方法也可用于评估其他机器学习模型的公平性，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Open-generation bias benchmarks evaluate social biases in Large Language Models (LLMs) by analyzing their outputs. However, the classifiers used in analysis often have inherent biases, leading to unfair conclusions. This study examines such biases in open-generation benchmarks like BOLD and SAGED. Using the MGSD dataset, we conduct two experiments. The first uses counterfactuals to measure prediction variations across demographic groups by altering stereotype-related prefixes. The second applies explainability tools (SHAP) to validate that the observed biases stem from these counterfactuals. Results reveal unequal treatment of demographic descriptors, calling for more robust bias metric models.