IssueBench: Millions of Realistic Prompts for Measuring Issue Bias in LLM Writing Assistance

📄 arXiv: 2502.08395v3 📥 PDF

作者: Paul Röttger, Musashi Hinck, Valentin Hofmann, Kobi Hackenburg, Valentina Pyatkin, Faeze Brahman, Dirk Hovy

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-09-10)

备注: accepted at TACL (pre-MIT Press publication version)

💡 一句话要点

IssueBench：构建大规模真实提示数据集，用于评估LLM写作辅助中的议题偏见

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

关键词: 大型语言模型 议题偏见 写作辅助 数据集构建 偏见评估

📋 核心要点

  1. 现有方法难以衡量LLM在实际写作辅助场景中存在的议题偏见，阻碍了对LLM偏见的全面理解和有效干预。
  2. IssueBench通过构建大规模、真实的提示数据集，模拟用户与LLM的交互，从而量化LLM在不同议题上的偏见程度。
  3. 实验表明，主流LLM普遍存在议题偏见，且模型间的偏见具有相似性，在特定议题上更倾向于民主党观点。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正帮助数百万用户撰写关于各种议题的文本，并在此过程中向用户展示不同的观点。这引发了对议题偏见的担忧，即LLM倾向于只呈现关于特定议题的一种观点，进而可能影响用户对该议题的看法。目前，尚无法衡量LLM在实际用户交互中表现出的议题偏见。因此，我们创建了IssueBench：一个包含249万个真实英语提示的数据集，用于衡量LLM写作辅助中的议题偏见。该数据集基于3.9k个模板（例如“写一篇关于...的博客”）和来自真实用户交互的212个政治议题（例如“人工智能监管”）构建。使用IssueBench，我们表明议题偏见在10个最先进的LLM中普遍存在且持续存在。我们还表明，不同模型之间的偏见非常相似，并且在某些议题上，所有模型都比共和党选民的观点更符合美国民主党选民的观点。IssueBench可以很容易地进行调整，以包含其他议题、模板或任务。通过实现稳健和真实的测量，我们希望IssueBench能够为正在进行的关于LLM偏见以及如何解决这些偏见的讨论带来新的证据质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在写作辅助中存在的议题偏见问题。现有方法缺乏在真实用户交互场景下衡量这种偏见的有效手段，难以评估和缓解LLM可能对用户观点产生的不良影响。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、真实的提示数据集IssueBench，通过模拟用户与LLM的交互，量化LLM在不同议题上的偏见程度。通过分析LLM对不同提示的响应，可以揭示其在特定议题上的倾向性。

技术框架：IssueBench的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 收集真实用户交互数据，提取写作模板（如“写一篇关于...的博客”）和政治议题（如“人工智能监管”）；2) 基于这些模板和议题，生成大规模的提示数据集；3) 使用该数据集评估不同LLM的议题偏见，并分析模型间的偏见相似性。

关键创新：IssueBench的关键创新在于其数据集的真实性和规模。与以往研究中使用的合成数据或小规模数据集相比，IssueBench基于真实用户交互数据构建，能够更准确地反映LLM在实际应用中的偏见情况。此外，IssueBench的规模也使其能够进行更稳健的统计分析。

关键设计：IssueBench包含3.9k个模板和212个政治议题，共生成249万个提示。在评估LLM的议题偏见时，论文采用了一种基于文本相似度的指标，用于衡量LLM的响应与不同政治立场的文本之间的相似程度。此外，论文还分析了不同模型之间的偏见相似性，以及模型在特定议题上与不同政治立场的对齐程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，主流LLM普遍存在议题偏见，且模型间的偏见具有相似性。在关于政治议题的子集中，所有模型都比共和党选民的观点更符合美国民主党选民的观点。IssueBench的发布为LLM偏见研究提供了一个重要的基准。

🎯 应用场景

IssueBench可用于评估和比较不同LLM的议题偏见，帮助开发者识别和缓解模型中的潜在偏见。此外，该数据集还可以用于训练更公平、更客观的LLM，从而提高LLM写作辅助的质量和可靠性。该研究有助于推动LLM在写作辅助领域的负责任应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are helping millions of users write texts about diverse issues, and in doing so expose users to different ideas and perspectives. This creates concerns about issue bias, where an LLM tends to present just one perspective on a given issue, which in turn may influence how users think about this issue. So far, it has not been possible to measure which issue biases LLMs manifest in real user interactions, making it difficult to address the risks from biased LLMs. Therefore, we create IssueBench: a set of 2.49m realistic English-language prompts to measure issue bias in LLM writing assistance, which we construct based on 3.9k templates (e.g. "write a blog about") and 212 political issues (e.g. "AI regulation") from real user interactions. Using IssueBench, we show that issue biases are common and persistent in 10 state-of-the-art LLMs. We also show that biases are very similar across models, and that all models align more with US Democrat than Republican voter opinion on a subset of issues. IssueBench can easily be adapted to include other issues, templates, or tasks. By enabling robust and realistic measurement, we hope that IssueBench can bring a new quality of evidence to ongoing discussions about LLM biases and how to address them.