Mitigating Bias in Queer Representation within Large Language Models: A Collaborative Agent Approach

📄 arXiv: 2411.07656v2 📥 PDF

作者: Tianyi Huang, Arya Somasundaram

分类: cs.CL, cs.MA

发布日期: 2024-11-12 (更新: 2024-12-02)

备注: NeurIPS 2024 Queer in AI Workshop

💡 一句话要点

提出一种协同Agent框架，用于缓解大型语言模型中对酷儿群体表征的偏见。

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

关键词: 大型语言模型 性别偏见 酷儿群体 多Agent系统 包容性语言

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在代词使用上存在偏见，可能不准确地代表或排斥酷儿群体，现有方法难以有效解决。
  2. 论文提出一种协同Agent流水线，通过分析和优化代词使用，以提高大型语言模型输出的包容性。
  3. 实验结果表明，该方法在包容性代词分类方面显著优于GPT-4o，提升了32.6个百分点。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在代词使用中经常存在偏见，导致对酷儿个体的不准确表述或排斥。本文针对LLM输出中代词使用的偏见问题，特别是当需要包容性语言来准确代表所有身份时，不恰当地使用传统性别代词（“他”、“她”）的情况。我们提出了一种协同Agent流水线，旨在通过分析和优化代词使用以实现包容性，从而减轻这些偏见。我们的多Agent框架包括用于偏见检测和纠正的专用Agent。使用Tango数据集（一个专注于性别代词使用的基准）进行的实验评估表明，我们的方法显著提高了包容性代词分类的准确性，在正确识别不恰当的传统性别代词方面，比GPT-4o提高了32.6个百分点（χ^2 = 38.57, p < 0.0001）。这些结果突出了Agent驱动框架在增强AI生成内容中的公平性和包容性方面的潜力，证明了它们在减少偏见和促进社会责任型AI方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在生成文本时，经常会不恰当地使用传统性别代词（如“他”、“她”），导致对酷儿群体等非二元性别身份的错误表述和潜在歧视。现有方法难以有效识别和纠正这些偏见，缺乏对包容性语言的细粒度控制。

核心思路：论文的核心思路是利用多Agent协同框架，模拟专家团队协作，分别负责偏见检测和纠正。通过Agent之间的信息交互和协同工作，能够更准确地识别不恰当的代词使用，并生成更具包容性的文本。这种设计借鉴了人类专家在处理敏感议题时的协作模式。

技术框架：该框架包含两个主要Agent：偏见检测Agent和偏见纠正Agent。偏见检测Agent负责分析LLM生成的文本，识别其中可能存在的性别偏见代词。偏见纠正Agent则根据检测结果，对文本进行修改，用更具包容性的代词或表达方式替换原有的偏见代词。这两个Agent通过共享信息和迭代优化，共同提高文本的包容性。

关键创新：该方法的核心创新在于将多Agent协同的思想引入到LLM偏见缓解中。与传统的单模型方法相比，多Agent框架能够更好地模拟人类专家协作，实现更精细化的偏见检测和纠正。此外，该框架具有较强的可扩展性，可以方便地添加新的Agent或修改现有Agent的功能。

关键设计：具体的Agent实现细节未知，论文中没有详细描述偏见检测Agent和偏见纠正Agent的具体模型结构、损失函数或训练方法。推测可能使用了基于Transformer的模型，并针对包容性代词分类任务进行了微调。关键在于Agent之间的信息传递机制和协同策略，这部分细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Tango数据集上取得了显著的性能提升。与GPT-4o相比，该方法在正确识别不恰当的传统性别代词方面提高了32.6个百分点（χ^2 = 38.57, p < 0.0001）。这表明多Agent协同框架在缓解LLM中的性别偏见方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要生成文本的场景，例如聊天机器人、内容创作平台、机器翻译等。通过减少LLM中的性别偏见，可以提高AI系统的公平性和包容性，避免对特定群体造成歧视或伤害。未来，该方法可以扩展到其他类型的偏见缓解，例如种族偏见、宗教偏见等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) often perpetuate biases in pronoun usage, leading to misrepresentation or exclusion of queer individuals. This paper addresses the specific problem of biased pronoun usage in LLM outputs, particularly the inappropriate use of traditionally gendered pronouns ("he," "she") when inclusive language is needed to accurately represent all identities. We introduce a collaborative agent pipeline designed to mitigate these biases by analyzing and optimizing pronoun usage for inclusivity. Our multi-agent framework includes specialized agents for both bias detection and correction. Experimental evaluations using the Tango dataset-a benchmark focused on gender pronoun usage-demonstrate that our approach significantly improves inclusive pronoun classification, achieving a 32.6 percentage point increase over GPT-4o in correctly disagreeing with inappropriate traditionally gendered pronouns $(χ^2 = 38.57, p < 0.0001)$. These results accentuate the potential of agent-driven frameworks in enhancing fairness and inclusivity in AI-generated content, demonstrating their efficacy in reducing biases and promoting socially responsible AI.