ASCenD-BDS: Adaptable, Stochastic and Context-aware framework for Detection of Bias, Discrimination and Stereotyping

📄 arXiv: 2502.02072v2 📥 PDF

作者: Rajiv Bahl, Venkatesan N, Parimal Aglawe, Aastha Sarasapalli, Bhavya Kancharla, Chaitanya kolukuluri, Harish Mohite, Japneet Hora, Kiran Kakollu, Rahul Dhiman, Shubham Kapale, Sri Bhagya Kathula, Vamsikrishna Motru, Yogeshwar Reddy

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-06-23)

备注: 17 pages, 6 Figures and this manuscript will be submitted to Q1,Q2 Journals

💡 一句话要点

提出ASCenD-BDS框架，用于自适应、随机和上下文感知地检测LLM中的偏见、歧视和刻板印象。

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

关键词: 大型语言模型 偏见检测 歧视检测 刻板印象 上下文感知 自适应性 随机性

📋 核心要点

  1. 现有偏见检测框架依赖数据集生成场景，存在覆盖范围有限、无法适应不同文化背景的局限性。
  2. ASCenD-BDS框架通过引入自适应性、随机性和上下文感知能力，克服了传统方法的局限性，提升了检测的灵活性。
  3. 该框架已在SFCLabs中进行了概念验证，通过类别、子类别、STEM等设计，实现了印度文化背景下的偏见检测。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展改变了自然语言处理，但也引发了对其部署和使用中固有的偏见的严重担忧，这些偏见存在于不同的语言和社会文化背景中。本文提出了一个名为ASCenD-BDS（用于检测偏见、歧视和刻板印象的自适应、随机和上下文感知框架）的框架。该框架提出了一种检测偏见、歧视和刻板印象的方法，涵盖性别、种姓、年龄、残疾、社会经济地位、语言变异等各种类别，该方法是自适应的、随机的和上下文感知的。现有的框架严重依赖于使用数据集来生成用于检测偏见、歧视和刻板印象的场景。然而，这种方法提供了点解决方案。因此，这些数据集为评估提供了有限数量的场景。当前的框架通过具有实现适应性、随机性和上下文感知的功能克服了这一限制。上下文感知可以针对任何国家或文化或亚文化（例如，组织独特的文化）进行定制。在本文中，已经建立了印度背景下的上下文感知。利用了印度2011年人口普查的内容，以实现分类的共性。已经开发了一个使用类别、子类别、STEM、X-Factor、同义词的框架，以实现适应性、随机性和上下文感知的功能。该框架在第3节中进行了详细描述。Saint Fox Consultancy Private Ltd的顾问团队总共开发了800多个STEM、10个类别、31个独特的子类别。该概念已在SFCLabs中作为产品开发的一部分进行了测试。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的偏见、歧视和刻板印象难以有效检测的问题。现有方法主要依赖于预定义的数据集和场景，缺乏灵活性和泛化能力，无法适应不同的文化和社会背景，导致检测结果的准确性和可靠性受到限制。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自适应、随机和上下文感知的框架（ASCenD-BDS），该框架能够根据不同的文化背景和应用场景动态调整检测策略，从而更准确地识别LLM中的偏见。通过引入随机性，可以生成更多样化的测试用例，提高检测的覆盖率。

技术框架：ASCenD-BDS框架包含以下主要模块：1) 类别和子类别定义：根据目标文化背景（例如印度）定义偏见相关的类别和子类别。2) STEM（种子术语）生成：为每个类别和子类别生成一组种子术语，作为偏见检测的基础。3) X-Factor：引入额外的上下文信息，例如人口统计数据和社会经济因素，以增强上下文感知能力。4) 同义词扩展：利用同义词来扩展种子术语，增加检测的覆盖范围。5) 随机场景生成：结合类别、子类别、STEM、X-Factor和同义词，随机生成测试用例，用于检测LLM中的偏见。

关键创新：ASCenD-BDS框架的关键创新在于其自适应性、随机性和上下文感知能力。与传统的基于数据集的偏见检测方法相比，该框架能够根据不同的文化背景和应用场景动态调整检测策略，从而更准确地识别LLM中的偏见。此外，通过引入随机性，可以生成更多样化的测试用例，提高检测的覆盖率。

关键设计：该框架的关键设计包括：1) 类别和子类别的细粒度划分：根据印度文化背景，将偏见划分为10个类别和31个子类别，以提高检测的准确性。2) STEM的精心选择：选择具有代表性的种子术语，作为偏见检测的基础。3) X-Factor的合理利用：引入人口统计数据和社会经济因素等上下文信息，以增强上下文感知能力。4) 随机场景生成算法：设计高效的随机场景生成算法，以生成多样化的测试用例。

📊 实验亮点

该论文提出了ASCenD-BDS框架，并在SFCLabs中进行了概念验证。通过构建包含800多个STEM、10个类别和31个子类别的知识库，实现了印度文化背景下的偏见检测。虽然论文没有提供具体的性能数据和对比基线，但其提出的自适应、随机和上下文感知方法为LLM偏见检测提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要评估和减轻大型语言模型偏见的场景，例如招聘、信贷评估、内容审核等。通过使用ASCenD-BDS框架，可以提高LLM的公平性和公正性，避免歧视和偏见对个人和社会造成负面影响。未来，该框架可以扩展到支持更多文化背景和语言，并与其他偏见检测技术相结合，以进一步提高检测的准确性和可靠性。

📄 摘要（原文）

The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) has transformed natural language processing but raises critical concerns about biases inherent in their deployment and use across diverse linguistic and sociocultural contexts. This paper presents a framework named ASCenD BDS (Adaptable, Stochastic and Context-aware framework for Detection of Bias, Discrimination and Stereotyping). The framework presents approach to detecting bias, discrimination, stereotyping across various categories such as gender, caste, age, disability, socioeconomic status, linguistic variations, etc., using an approach which is Adaptive, Stochastic and Context-Aware. The existing frameworks rely heavily on usage of datasets to generate scenarios for detection of Bias, Discrimination and Stereotyping. Examples include datasets such as Civil Comments, Wino Gender, WinoBias, BOLD, CrowS Pairs and BBQ. However, such an approach provides point solutions. As a result, these datasets provide a finite number of scenarios for assessment. The current framework overcomes this limitation by having features which enable Adaptability, Stochasticity, Context Awareness. Context awareness can be customized for any nation or culture or sub-culture (for example an organization's unique culture). In this paper, context awareness in the Indian context has been established. Content has been leveraged from Indian Census 2011 to have a commonality of categorization. A framework has been developed using Category, Sub-Category, STEM, X-Factor, Synonym to enable the features for Adaptability, Stochasticity and Context awareness. The framework has been described in detail in Section 3. Overall 800 plus STEMs, 10 Categories, 31 unique SubCategories were developed by a team of consultants at Saint Fox Consultancy Private Ltd. The concept has been tested out in SFCLabs as part of product development.