FairCoder: Evaluating Social Bias of LLMs in Code Generation

📄 arXiv: 2501.05396v2 📥 PDF

作者: Yongkang Du, Jen-tse Huang, Jieyu Zhao, Lu Lin

分类: cs.CL, cs.SE

发布日期: 2025-01-09 (更新: 2025-04-01)

💡 一句话要点

FairCoder：提出用于评估代码生成中LLM社会偏见的新基准

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

关键词: 代码生成 社会偏见 大型语言模型 公平性评估 基准测试 软件开发 单元测试

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估代码生成中LLM的社会偏见时，依赖于非代码任务优化数据集，缺乏针对性。
  2. FairCoder基准模拟软件开发流程，从函数实现到单元测试，在真实场景中评估LLM的偏见。
  3. 实验结果表明，当前广泛使用的LLM在代码生成任务中普遍存在社会偏见，亟需改进。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已被广泛应用于编码任务，对LLM输出的质量和安全性评估日益受到关注。然而，关于代码生成中偏见的研究仍然有限。现有的研究通常通过应用恶意提示或重用最初为判别模型设计的任务和数据集来识别偏见。鉴于先前的数据集并未针对代码相关任务进行充分优化，因此迫切需要专门为评估代码模型而设计的基准。在本研究中，我们引入了FairCoder，这是一个用于评估代码生成中社会偏见的新基准。FairCoder遵循软件开发中的流程，从函数实现到单元测试，探索了各种真实场景中的偏见问题。此外，我们设计了三个指标来评估该基准上的公平性表现。我们对广泛使用的LLM进行了实验，并对结果进行了全面分析。研究结果表明，所有测试的LLM都表现出社会偏见。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在代码生成任务中存在的社会偏见评估问题。现有方法主要存在以下痛点：一是缺乏专门为代码生成设计的偏见评估基准；二是现有方法依赖于为判别模型设计的任务和数据集，无法充分评估代码生成任务中的偏见。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估代码生成中社会偏见的基准测试集FairCoder。该基准模拟了软件开发的完整流程，从函数实现到单元测试，并在各种真实场景中评估LLM的偏见。通过这种方式，可以更全面、更准确地评估LLM在代码生成任务中的社会偏见。

技术框架：FairCoder的技术框架主要包含以下几个阶段：首先，定义一系列具有社会偏见风险的真实世界场景，例如与性别、种族等相关的场景。然后，针对每个场景，设计相应的函数实现任务和单元测试任务。最后，使用LLM生成代码，并使用设计的指标评估生成的代码中是否存在社会偏见。

关键创新：FairCoder的关键创新在于其针对代码生成任务的特性进行了优化，并模拟了软件开发的完整流程。与现有方法相比，FairCoder能够更全面、更准确地评估LLM在代码生成任务中的社会偏见。此外，论文还设计了三个新的指标来评估公平性表现。

关键设计：FairCoder的关键设计包括：场景的多样性，涵盖了各种可能出现社会偏见的真实世界场景；任务的完整性，包括函数实现和单元测试，模拟了软件开发的完整流程；指标的有效性，设计了三个新的指标来评估公平性表现。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所有测试的LLM在FairCoder基准上都表现出社会偏见，这突显了代码生成模型中偏见问题的普遍性和严重性。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中提及，属于未知信息。该研究为后续研究提供了重要的参考，并为开发更公平的代码生成模型指明了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进代码生成模型的公平性，降低由AI系统产生的社会偏见风险。开发者可以利用FairCoder基准来测试和优化其代码生成模型，确保生成的代码不会歧视特定人群。这对于构建负责任和可信赖的AI系统至关重要，尤其是在涉及公共服务、金融、医疗等敏感领域。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been widely deployed in coding tasks, drawing increasing attention to the evaluation of the quality and safety of LLMs' outputs. However, research on bias in code generation remains limited. Existing studies typically identify bias by applying malicious prompts or reusing tasks and dataset originally designed for discriminative models. Given that prior datasets are not fully optimized for code-related tasks, there is a pressing need for benchmarks specifically designed for evaluating code models. In this study, we introduce FairCoder, a novel benchmark for evaluating social bias in code generation. FairCoder explores the bias issue following the pipeline in software development, from function implementation to unit test, with diverse real-world scenarios. Additionally, three metrics are designed to assess fairness performance on this benchmark. We conduct experiments on widely used LLMs and provide a comprehensive analysis of the results. The findings reveal that all tested LLMs exhibit social bias.