Eliciting Uncertainty in Chain-of-Thought to Mitigate Bias against Forecasting Harmful User Behaviors

📄 arXiv: 2410.14744v1 📥 PDF

作者: Anthony Sicilia, Malihe Alikhani

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-17

💡 一句话要点

利用思维链中的不确定性来缓解预测有害用户行为的偏差

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

关键词: 会话预测 大型语言模型 不确定性估计 偏差缓解 社交媒体管理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在会话预测中存在偏差，尤其是在预测有害用户行为时，这会影响其在社交媒体管理中的应用。
  2. 通过要求模型在思维链中表达不确定性，可以更好地理解和缓解这些偏差，从而提高预测的公平性和可靠性。
  3. 实验评估了不同开源语言模型在社交媒体管理数据集上的表现，并分析了不确定性表示对预测准确性和偏差的影响。

📝 摘要（中文）

会话预测任务旨在让模型预测正在展开的对话的结果。例如，它可以应用于社交媒体管理，以预测有害的用户行为，从而进行预防性干预。虽然大型语言模型（LLM）最近已被提议作为会话预测的有效工具，但尚不清楚它们可能存在哪些偏差，特别是针对预测我们在管理期间要求它们预测的（可能有害的）结果。本文探讨了模型不确定性在多大程度上可以用作缓解潜在偏差的工具。具体来说，我们提出了三个主要研究问题：1）当我们要求模型表示其不确定性时，LLM预测的准确性如何变化；2）当我们要求模型表示其不确定性时，LLM的偏差如何变化；3）我们如何使用不确定性表示来减少或完全缓解偏差，而无需大量训练数据点。我们针对5个开源语言模型解决了这些问题，这些模型在2个旨在评估社交媒体管理会话预测的数据集上进行了测试。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在会话预测任务中存在的偏差问题，尤其是在预测社交媒体上可能出现的有害用户行为时。现有方法缺乏对模型预测不确定性的有效评估和利用，导致模型在预测有害行为时可能存在系统性偏差，从而影响其在社交媒体管理中的可靠性和公平性。

核心思路：论文的核心思路是利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法，并在此过程中显式地引入和评估模型的不确定性。通过让模型在生成预测结果的同时，也输出其对预测结果的置信度或不确定性估计，从而可以更好地理解模型预测的可靠性，并有针对性地缓解偏差。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）选择合适的开源大型语言模型；2）构建或选择用于评估会话预测的数据集，重点关注社交媒体管理场景；3）设计提示工程（Prompt Engineering），引导模型以思维链的方式进行预测，并在每一步骤中输出不确定性估计；4）评估模型在不同不确定性水平下的预测准确性和偏差；5）探索利用不确定性信息来减少或消除偏差的方法。

关键创新：该论文的关键创新在于将不确定性估计显式地融入到思维链推理过程中，并将其作为缓解模型偏差的工具。与传统的会话预测方法相比，该方法不仅关注预测结果的准确性，还关注模型对预测结果的置信度，从而可以更全面地评估模型的性能，并有针对性地解决偏差问题。

关键设计：关键设计包括：1）设计合适的提示语，引导模型以思维链的方式进行推理，并在每一步骤中输出不确定性估计；2）选择合适的不确定性度量方法，例如基于概率分布的熵或方差；3）设计有效的偏差缓解策略，例如基于不确定性阈值的过滤或重加权方法；4）使用合适的评估指标，例如准确率、精确率、召回率和F1值，以及针对偏差的评估指标，例如差异公平性（Demographic Parity）或机会均等（Equal Opportunity）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究在五个开源语言模型和两个社交媒体管理数据集上进行了实验。结果表明，通过引入不确定性表示，可以有效提高模型预测的准确性，并显著降低模型在预测有害用户行为时的偏差。此外，该研究还探索了利用不确定性信息来缓解偏差的有效方法，为开发更公平、更可靠的会话预测模型提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容审核、在线社区管理、舆情监控等领域。通过预测用户可能产生的有害行为，可以提前采取干预措施，维护网络环境的健康和安全。此外，该方法还可以用于评估和改进其他自然语言处理模型的公平性和可靠性，促进人工智能技术的负责任发展。

📄 摘要（原文）

Conversation forecasting tasks a model with predicting the outcome of an unfolding conversation. For instance, it can be applied in social media moderation to predict harmful user behaviors before they occur, allowing for preventative interventions. While large language models (LLMs) have recently been proposed as an effective tool for conversation forecasting, it's unclear what biases they may have, especially against forecasting the (potentially harmful) outcomes we request them to predict during moderation. This paper explores to what extent model uncertainty can be used as a tool to mitigate potential biases. Specifically, we ask three primary research questions: 1) how does LLM forecasting accuracy change when we ask models to represent their uncertainty; 2) how does LLM bias change when we ask models to represent their uncertainty; 3) how can we use uncertainty representations to reduce or completely mitigate biases without many training data points. We address these questions for 5 open-source language models tested on 2 datasets designed to evaluate conversation forecasting for social media moderation.