Implicit Bias in LLMs: A Survey

📄 arXiv: 2503.02776v1 📥 PDF

作者: Xinru Lin, Luyang Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-04

💡 一句话要点

综述隐性偏见在大型语言模型中的影响及检测方法

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

关键词: 隐性偏见 大型语言模型 心理学 检测方法 自然语言处理 评估指标 数据集

📋 核心要点

  1. 隐性偏见的无意识特性使其在LLMs中的检测和研究面临挑战，现有方法主要集中在显性偏见。
  2. 本文通过引入心理学中的隐性偏见理论，提出了基于词汇关联、文本生成和决策制定的检测方法。
  3. 虽然对隐性偏见的缓解研究仍然有限，本文总结了现有的努力，并指出未来的研究方向和挑战。

📝 摘要（中文）

由于开发者实施的保护措施，大型语言模型（LLMs）在显性偏见测试中表现出色。然而，LLMs中的偏见不仅存在于显性层面，也存在隐性偏见，类似于人类在追求公正时仍可能潜藏的无意识偏见。隐性偏见的无意识和自动性使其研究尤为困难。本文全面回顾了关于LLMs隐性偏见的现有文献，介绍了心理学中隐性偏见的关键概念、理论和方法，并将其扩展至LLMs。基于隐性联想测试（IAT）等心理学框架，本文将检测方法分为三类：词汇关联、任务导向文本生成和决策制定。同时，我们将隐性偏见的评估指标分为单值指标和比较值指标两类，并将数据集分为带有掩码标记的句子和完整句子两种类型，涵盖多个领域的数据集。尽管对LLMs隐性偏见的缓解研究仍然有限，本文总结了现有努力并提供了未来挑战的见解，旨在为研究者提供清晰的指导，激发创新思路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）中隐性偏见的检测与评估问题。现有方法多集中于显性偏见，缺乏对隐性偏见的深入研究与理解。

核心思路：通过引入心理学中的隐性偏见概念，本文将隐性偏见的检测方法分为三类，旨在全面评估LLMs中的偏见表现。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：词汇关联分析、任务导向文本生成和决策制定评估。每个模块针对不同的隐性偏见表现进行设计和测试。

关键创新：本文的创新在于将心理学中的隐性偏见理论系统性地应用于LLMs的研究，提出了新的检测和评估框架，与现有方法相比，提供了更全面的视角。

关键设计：在评估指标方面，本文将其分为单值指标和比较值指标，数据集则分为带掩码的句子和完整句子，涵盖多领域数据，确保评估的广泛性和有效性。

📊 实验亮点

本文总结了隐性偏见的检测方法，提出了基于词汇关联、文本生成和决策制定的三种主要方法。尽管目前对隐性偏见的研究仍然有限，但已有的努力为未来的研究提供了重要的基础和方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、社交媒体内容审核和人机交互等。通过深入理解和检测LLMs中的隐性偏见，能够提高模型的公正性和可靠性，促进更负责任的AI技术发展，未来可能对社会产生积极影响。

📄 摘要（原文）

Due to the implement of guardrails by developers, Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional performance in explicit bias tests. However, bias in LLMs may occur not only explicitly, but also implicitly, much like humans who consciously strive for impartiality yet still harbor implicit bias. The unconscious and automatic nature of implicit bias makes it particularly challenging to study. This paper provides a comprehensive review of the existing literature on implicit bias in LLMs. We begin by introducing key concepts, theories and methods related to implicit bias in psychology, extending them from humans to LLMs. Drawing on the Implicit Association Test (IAT) and other psychological frameworks, we categorize detection methods into three primary approaches: word association, task-oriented text generation and decision-making. We divide our taxonomy of evaluation metrics for implicit bias into two categories: single-value-based metrics and comparison-value-based metrics. We classify datasets into two types: sentences with masked tokens and complete sentences, incorporating datasets from various domains to reflect the broad application of LLMs. Although research on mitigating implicit bias in LLMs is still limited, we summarize existing efforts and offer insights on future challenges. We aim for this work to serve as a clear guide for researchers and inspire innovative ideas to advance exploration in this task.