Does Differential Privacy Impact Bias in Pretrained NLP Models?

📄 arXiv: 2410.18749v1 📥 PDF

作者: Md. Khairul Islam, Andrew Wang, Tianhao Wang, Yangfeng Ji, Judy Fox, Jieyu Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-24

备注: Github https://github.com/khairulislam/DP-on-NLP-Bias

💡 一句话要点

研究表明：在预训练NLP模型中，差分隐私训练会加剧模型对特定群体的偏见。

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

关键词: 差分隐私 模型偏见 预训练语言模型 公平性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注差分隐私的隐私-效用权衡，忽略了其可能引入或加剧模型偏见的问题。
  2. 该研究通过实证分析，考察了差分隐私训练对预训练语言模型偏见的影响，着重关注AUC指标。
  3. 实验结果表明，差分隐私训练可能增加模型对受保护群体的偏见，且影响受隐私保护水平和数据分布影响。

📝 摘要（中文）

本文研究了差分隐私(DP)对预训练大型语言模型(LLM)偏见的影响。差分隐私通常应用于微调LLM，以限制训练样本的泄露。虽然大多数DP研究集中于改进模型的隐私-效用权衡，但一些研究发现DP可能对弱势群体不公平或存在偏见。本文通过实证分析，展示了DP对LLM偏见的影响。差分隐私训练会增加模型对受保护群体的偏见，尤其是在基于AUC的偏见指标下。DP使得模型更难区分来自受保护群体和其他群体的正负样本。研究结果还表明，DP对偏见的影响不仅受到隐私保护水平的影响，还受到数据集底层分布的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究在预训练语言模型微调过程中，应用差分隐私（DP）训练是否会加剧模型对特定人群的偏见。现有方法主要关注DP的隐私保护能力和模型效用，而忽略了DP可能对模型公平性产生负面影响，即可能导致模型对某些群体产生更强的偏见。

核心思路：论文的核心思路是通过实证分析，量化DP训练对预训练语言模型偏见的影响。具体来说，通过在微调阶段应用DP，并使用基于AUC的偏见指标来评估模型对不同群体的区分能力，从而揭示DP与模型偏见之间的关系。论文假设DP会使得模型更难区分来自受保护群体和其他群体的正负样本。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）选择预训练语言模型（LLM）；2）使用包含偏见信息的数据集进行微调，分别采用标准微调和差分隐私微调；3）使用基于AUC的偏见指标评估模型对不同群体的表现差异；4）分析不同隐私保护水平和数据分布对偏见的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于将差分隐私与模型偏见联系起来，并从实证角度分析了DP训练对预训练语言模型偏见的影响。以往研究主要关注DP的隐私保护能力，而该研究则关注DP可能带来的负面影响，即加剧模型偏见。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择合适的预训练语言模型和数据集；2）采用差分隐私优化器进行微调，需要设置合适的隐私预算参数（epsilon）；3）使用基于AUC的偏见指标，例如group AUC，来量化模型对不同群体的区分能力；4）控制变量，例如隐私预算、数据集分布等，以分析其对偏见的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，差分隐私训练会增加模型对受保护群体的偏见，尤其是在基于AUC的偏见指标下。具体来说，DP使得模型更难区分来自受保护群体和其他群体的正负样本。此外，研究还发现DP对偏见的影响不仅受到隐私保护水平的影响，还受到数据集底层分布的影响。例如，在某些数据集上，增加隐私保护水平会导致更大的偏见。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于对公平性有较高要求的自然语言处理任务中，例如招聘、信贷评估等。通过了解差分隐私对模型偏见的影响，可以更好地权衡隐私保护和模型公平性，从而开发出更负责任的AI系统。未来的研究可以探索缓解差分隐私引入偏见的方法。

📄 摘要（原文）

Differential privacy (DP) is applied when fine-tuning pre-trained large language models (LLMs) to limit leakage of training examples. While most DP research has focused on improving a model's privacy-utility tradeoff, some find that DP can be unfair to or biased against underrepresented groups. In this work, we show the impact of DP on bias in LLMs through empirical analysis. Differentially private training can increase the model bias against protected groups w.r.t AUC-based bias metrics. DP makes it more difficult for the model to differentiate between the positive and negative examples from the protected groups and other groups in the rest of the population. Our results also show that the impact of DP on bias is not only affected by the privacy protection level but also the underlying distribution of the dataset.