Risks of Cultural Erasure in Large Language Models
作者: Rida Qadri, Aida M. Davani, Kevin Robinson, Vinodkumar Prabhakaran
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-01-02
💡 一句话要点
评估大型语言模型中文化抹除风险，关注遗漏与简化两种形式
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 文化抹除 文化表征 社会偏见 公平性 可解释性 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有语言模型在文化表征方面存在偏差，可能导致对某些文化的遗漏或过度简化，从而造成文化抹除。
- 该论文提出了一种评估框架，关注语言模型在描述地点和提供旅行建议时，对不同文化的表征方式。
- 研究结果揭示了语言模型中存在的文化抹除现象，并为NLP社区和开发者提供了将社会文化因素纳入评估的思路。
📝 摘要（中文）
大型语言模型正日益融入塑造社会知识生产和发现的应用中，例如搜索、在线教育和旅行规划。因此，语言模型将影响人们学习、感知和互动全球文化的方式，因此考虑模型中代表了哪些知识体系和视角至关重要。机器学习和自然语言处理领域的工作日益关注评估输出中全球文化表征分布的差距。然而，需要更多工作来开发针对语言模型跨文化影响的基准，这些基准源于对文化影响或危害的细致的社会学认知。我们加入这项工作，主张需要对语言技术进行可量化的评估，以考察和考虑历史权力不平等以及表征对全球文化的差异影响，特别是对于数字语料库中已经代表性不足的文化。我们着眼于两种抹除的概念：遗漏（即文化根本没有被代表）和简化（即通过呈现丰富文化的一维视角来抹除文化复杂性）。前者侧重于某事物是否被代表，后者侧重于它如何被代表。我们将分析重点放在两个可能影响全球文化生产的任务背景下。首先，我们探究语言模型在被要求描述不同地方时产生的关于世界各地不同地方的表征。其次，我们分析一组语言模型应用程序产生的旅行推荐中代表的文化。我们的研究展示了自然语言处理社区和应用程序开发人员如何开始将复杂的社会文化考虑因素纳入标准评估和基准。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决大型语言模型中存在的文化抹除问题。现有方法缺乏对文化表征偏差的系统性评估，未能充分考虑历史权力不平等和文化差异的影响。这导致语言模型可能遗漏某些文化，或以片面、简化的方式呈现文化，从而扭曲人们对全球文化的认知。
核心思路：论文的核心思路是将文化抹除分解为两个维度：遗漏和简化。遗漏是指文化完全没有被代表，而简化是指文化复杂性被抹去，只呈现一维的视角。通过分析语言模型在特定任务中的表现，可以量化这两种形式的文化抹除。
技术框架：该研究主要包含两个任务场景：1) 地点描述：探究语言模型在描述不同地点时产生的表征，分析是否存在文化遗漏或简化。2) 旅行推荐：分析语言模型应用程序提供的旅行推荐中代表的文化，评估其文化多样性和潜在的文化偏见。研究人员设计了相应的提示语和评估指标，以量化文化表征的程度和质量。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个可量化的文化抹除评估框架，将文化抹除分解为遗漏和简化两个维度，并将其应用于具体的任务场景中。这为评估语言模型的文化敏感性和减少文化偏见提供了一种新的思路。
关键设计：在地点描述任务中，研究人员设计了一系列提示语，要求语言模型描述不同地点的文化、历史、美食等方面。然后，他们分析语言模型的输出，评估其是否遗漏了某些重要的文化元素，或者是否以简化的方式呈现了文化。在旅行推荐任务中，研究人员分析了语言模型应用程序提供的旅行推荐，评估其是否偏向于某些文化，而忽略了其他文化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过实验证明，大型语言模型在地点描述和旅行推荐任务中存在明显的文化抹除现象。例如，某些文化在地点描述中被遗漏，或者在旅行推荐中被边缘化。这些发现强调了评估和解决语言模型中文化偏见的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于改进大型语言模型的文化敏感性，减少文化偏见，并促进更加公平和包容的文化表征。这对于搜索、在线教育、旅行规划等应用领域尤为重要，有助于用户更全面、客观地了解世界各地的文化。
📄 摘要（原文）
Large language models are increasingly being integrated into applications that shape the production and discovery of societal knowledge such as search, online education, and travel planning. As a result, language models will shape how people learn about, perceive and interact with global cultures making it important to consider whose knowledge systems and perspectives are represented in models. Recognizing this importance, increasingly work in Machine Learning and NLP has focused on evaluating gaps in global cultural representational distribution within outputs. However, more work is needed on developing benchmarks for cross-cultural impacts of language models that stem from a nuanced sociologically-aware conceptualization of cultural impact or harm. We join this line of work arguing for the need of metricizable evaluations of language technologies that interrogate and account for historical power inequities and differential impacts of representation on global cultures, particularly for cultures already under-represented in the digital corpora. We look at two concepts of erasure: omission: where cultures are not represented at all and simplification i.e. when cultural complexity is erased by presenting one-dimensional views of a rich culture. The former focuses on whether something is represented, and the latter on how it is represented. We focus our analysis on two task contexts with the potential to influence global cultural production. First, we probe representations that a language model produces about different places around the world when asked to describe these contexts. Second, we analyze the cultures represented in the travel recommendations produced by a set of language model applications. Our study shows ways in which the NLP community and application developers can begin to operationalize complex socio-cultural considerations into standard evaluations and benchmarks.