FLEX: A Benchmark for Evaluating Robustness of Fairness in Large Language Models

📄 arXiv: 2503.19540v1 📥 PDF

作者: Dahyun Jung, Seungyoon Lee, Hyeonseok Moon, Chanjun Park, Heuiseok Lim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-25

备注: Accepted to NAACL 2025 findings

💡 一句话要点

FLEX：一个评估大型语言模型公平性鲁棒性的基准测试

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

关键词: 大型语言模型 公平性 鲁棒性 基准测试 对抗性提示

📋 核心要点

  1. 现有LLM公平性评估基准可能低估模型在对抗性提示下的偏见风险，无法有效识别模型的内在弱点。
  2. FLEX基准通过构造诱导偏见的提示，评估LLM在极端场景下维持公平性的能力，从而更全面地评估模型的鲁棒性。
  3. 实验表明，FLEX能够揭示传统评估方法难以发现的LLM偏见问题，强调了更严格评估基准的必要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展显著增强了用户与模型之间的交互。与此同时，由于社会偏见的显现可能导致有害的社会影响，因此迫切需要进行严格的安全评估。然而，现有的基准测试可能忽略了LLMs的内在弱点，即使使用简单的对抗性指令也可能生成有偏见的响应。为了解决这一关键差距，我们引入了一个新的基准测试，即极端场景下LLM中的公平性基准（FLEX），旨在测试LLMs在暴露于旨在诱导偏见的提示时是否能够维持公平性。为了彻底评估LLMs的鲁棒性，我们将放大潜在偏见的提示集成到公平性评估中。FLEX与现有基准测试之间的对比实验表明，传统的评估可能低估了模型中固有的风险。这突出了需要更严格的LLM评估基准来保证安全性和公平性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLMs）公平性评估中存在的不足。现有基准测试可能无法充分暴露LLMs在面对精心设计的、旨在诱导偏见的对抗性提示时的脆弱性，从而低估了模型中潜在的偏见风险。这些风险可能导致有害的社会影响，因此需要更严格的评估方法。

核心思路：论文的核心思路是设计一种新的基准测试，即FLEX，该基准专注于评估LLMs在极端场景下，特别是当暴露于旨在放大潜在偏见的提示时，维持公平性的能力。通过这种方式，FLEX旨在更全面地评估LLMs的鲁棒性，并揭示传统评估方法可能忽略的内在弱点。

技术框架：FLEX基准测试包含一系列精心设计的提示，这些提示旨在诱导LLMs产生有偏见的响应。这些提示可能涉及社会敏感属性，例如种族、性别或宗教。评估过程包括分析LLMs对这些提示的响应，并确定响应中是否存在偏见。通过比较LLMs在FLEX上的表现与在现有基准上的表现，可以评估FLEX的有效性，并确定传统评估方法是否低估了模型中的偏见风险。

关键创新：FLEX的关键创新在于其专注于评估LLMs在极端场景下的公平性鲁棒性。与传统的公平性评估方法不同，FLEX采用对抗性提示来放大潜在的偏见，从而更全面地评估模型的脆弱性。这种方法能够揭示传统评估方法可能忽略的内在弱点，并为开发更安全、更公平的LLMs提供有价值的见解。

关键设计：FLEX的关键设计包括对抗性提示的构建方法，这些提示需要仔细设计以有效地诱导偏见，同时避免引入其他混淆因素。此外，评估指标的选择也至关重要，需要能够准确地量化响应中的偏见程度。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如提示的长度或复杂性，以优化FLEX的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FLEX基准测试的实验结果表明，传统评估方法可能低估了LLM中固有的偏见风险。通过对比FLEX与现有基准测试，论文展示了FLEX能够更有效地揭示LLM在面对对抗性提示时的脆弱性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，证明了FLEX的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的开发和部署过程，帮助开发者识别和减轻模型中的偏见。此外，政府监管机构和伦理委员会可以使用FLEX来评估LLM的安全性，确保其符合公平性和伦理标准。该研究还有助于提高公众对LLM偏见问题的认识，促进负责任的AI发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly enhanced interactions between users and models. These advancements concurrently underscore the need for rigorous safety evaluations due to the manifestation of social biases, which can lead to harmful societal impacts. Despite these concerns, existing benchmarks may overlook the intrinsic weaknesses of LLMs, which can generate biased responses even with simple adversarial instructions. To address this critical gap, we introduce a new benchmark, Fairness Benchmark in LLM under Extreme Scenarios (FLEX), designed to test whether LLMs can sustain fairness even when exposed to prompts constructed to induce bias. To thoroughly evaluate the robustness of LLMs, we integrate prompts that amplify potential biases into the fairness assessment. Comparative experiments between FLEX and existing benchmarks demonstrate that traditional evaluations may underestimate the inherent risks in models. This highlights the need for more stringent LLM evaluation benchmarks to guarantee safety and fairness.