Hey GPT, Can You be More Racist? Analysis from Crowdsourced Attempts to Elicit Biased Content from Generative AI
作者: Hangzhi Guo, Pranav Narayanan Venkit, Eunchae Jang, Mukund Srinath, Wenbo Zhang, Bonam Mingole, Vipul Gupta, Kush R. Varshney, S. Shyam Sundar, Amulya Yadav
分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-10-20
💡 一句话要点
通过众包提示工程分析生成式AI中的偏见诱导方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 生成式AI 偏见分析 提示工程 众包 公平性 安全性 用户交互
📋 核心要点
- 大型语言模型中的偏见是一个重要问题，但现有研究较少关注非专业用户如何与这些偏见互动。
- 本研究通过一场竞赛，鼓励参与者设计提示来诱导生成式AI产生带有偏见的输出，从而分析用户诱导偏见的策略。
- 通过对竞赛提交内容的分析，研究识别了生成式AI中存在的多种偏见，并深入了解了非专业用户如何感知和利用这些偏见。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）和生成式AI（GenAI）工具在各种应用中的广泛采用，凸显了解决这些技术中固有的社会偏见的重要性。尽管NLP社区已经广泛研究了LLM的偏见，但对于非专业用户如何感知和与这些系统中的偏见互动，相关研究仍然有限。随着这些技术日益普及，理解这个问题对于指导模型开发者减轻偏见至关重要。为了弥补这一差距，本研究展示了一项大学级别竞赛的结果，该竞赛旨在挑战参与者设计提示，以诱导GenAI工具产生带有偏见的输出。我们定量和定性地分析了竞赛提交的内容，并识别了GenAI中存在的各种偏见以及参与者用于诱导GenAI产生偏见的策略。我们的发现为非专业用户如何感知和与GenAI工具中的偏见互动提供了独特的见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究非专业用户如何通过提示工程诱导生成式AI模型产生带有偏见的输出。现有研究主要集中在量化模型偏差，而忽略了用户与模型偏差的交互方式，以及用户如何利用模型漏洞来放大偏差。这限制了我们对模型偏差的全面理解，并阻碍了有效缓解策略的开发。
核心思路：论文的核心思路是通过众包的方式，收集大量由非专业用户设计的、旨在诱导模型产生偏见输出的提示。通过分析这些提示，可以了解用户如何理解和利用模型的弱点来放大偏差，从而为模型开发者提供有价值的反馈，以改进模型的安全性和公平性。
技术框架：该研究采用竞赛的形式，邀请大学学生参与，设计能够诱导生成式AI模型（具体模型未知）产生偏见输出的提示。收集到的提示随后进行定量和定性分析。定量分析可能包括统计不同类型偏见的出现频率，以及评估提示的“攻击成功率”。定性分析则侧重于识别提示中使用的策略和模式，例如使用刻板印象、暗示性问题或情感操纵。
关键创新：该研究的关键创新在于其众包方法，利用大量非专业用户的创造力来探索模型偏差的边界。与传统的由专家设计的对抗性攻击相比，这种方法能够揭示更广泛、更意想不到的偏差诱导策略。此外，该研究关注用户与模型偏差的交互，而不仅仅是量化模型本身的偏差。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的竞赛规则，鼓励参与者探索各种类型的偏见，并提供明确的评估标准。2) 详细的提示分析方法，包括定量和定性分析，以全面了解提示的有效性和潜在影响。3) 对参与者背景信息的收集，以便分析不同用户群体在诱导偏见方面的差异（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过大学竞赛收集了大量诱导生成式AI产生偏见的提示，并对其进行了定量和定性分析。研究识别了GenAI中存在的多种偏见，并总结了参与者使用的偏见诱导策略。这些发现为非专业用户如何感知和与GenAI工具中的偏见互动提供了独特的见解，但具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型和生成式AI工具的安全性与公平性。通过了解用户如何诱导模型产生偏见，开发者可以设计更有效的防御机制，例如改进提示过滤、训练数据增强和模型架构调整。此外，该研究还可以用于教育用户，提高他们对AI偏见的认识，并鼓励他们负责任地使用AI技术。
📄 摘要（原文）
The widespread adoption of large language models (LLMs) and generative AI (GenAI) tools across diverse applications has amplified the importance of addressing societal biases inherent within these technologies. While the NLP community has extensively studied LLM bias, research investigating how non-expert users perceive and interact with biases from these systems remains limited. As these technologies become increasingly prevalent, understanding this question is crucial to inform model developers in their efforts to mitigate bias. To address this gap, this work presents the findings from a university-level competition, which challenged participants to design prompts for eliciting biased outputs from GenAI tools. We quantitatively and qualitatively analyze the competition submissions and identify a diverse set of biases in GenAI and strategies employed by participants to induce bias in GenAI. Our finding provides unique insights into how non-expert users perceive and interact with biases from GenAI tools.