Metamorphic Testing for Fairness Evaluation in Large Language Models: Identifying Intersectional Bias in LLaMA and GPT

📄 arXiv: 2504.07982v1 📥 PDF

作者: Harishwar Reddy, Madhusudan Srinivasan, Upulee Kanewala

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-04

💡 一句话要点

提出基于变形测试的公平性评估方法，用于识别LLaMA和GPT中的交叉偏差

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

关键词: 大型语言模型 公平性评估 变形测试 偏差检测 交叉偏差 LLaMA GPT

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在公平性问题，其偏见源于训练数据，并在敏感领域应用时构成风险。
  2. 论文提出基于变形测试的公平性评估方法，通过定义和应用变形关系来识别模型偏差。
  3. 实验结果表明该方法能有效揭示LLaMA和GPT模型在语气、情感等方面的偏见模式。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但仍然容易受到公平性相关问题的影响，这些问题通常反映了其训练数据中固有的偏见。当LLMs被部署在医疗保健、金融和法律等敏感领域时，这些偏见会带来风险。本文提出了一种变形测试方法，以系统地识别LLMs中的公平性错误。我们定义并应用了一组面向公平性的变形关系（MRs），以评估LLaMA和GPT模型（一种最先进的LLM）在不同人口统计学输入下的表现。我们的方法包括为每个MR生成源测试用例和后续测试用例，并分析模型响应中的公平性违规行为。结果表明，MT在揭示偏见模式方面是有效的，尤其是在语气和情感方面，并突出了敏感属性的特定交叉点，这些交叉点经常揭示公平性缺陷。这项研究改进了LLMs中的公平性测试，提供了一种结构化的方法来检测和减轻偏见，并提高模型在公平性敏感应用中的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的公平性问题，特别是模型在处理不同人口统计学数据时表现出的偏差。现有方法在系统性地识别和量化这些偏差方面存在不足，难以保证LLMs在公平性敏感应用中的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是利用变形测试（Metamorphic Testing, MT）来评估LLMs的公平性。MT通过定义一组变形关系（MRs），即输入和输出之间的预期关系，来检测模型是否存在违反这些关系的偏差行为。如果模型在满足MRs的情况下产生不一致的输出，则表明模型存在公平性问题。

技术框架：该方法包含以下主要步骤：1) 定义面向公平性的变形关系（MRs），例如，改变输入文本的语气或情感，预期输出的情感极性也应相应改变；2) 为每个MR生成源测试用例，并根据MRs生成相应的后续测试用例；3) 将源测试用例和后续测试用例输入到LLM中，获取模型的输出；4) 分析模型的输出，检查是否违反了MRs，从而识别公平性违规行为。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将变形测试应用于LLMs的公平性评估。与传统的公平性评估方法相比，MT不需要ground truth数据，可以更有效地发现模型中隐藏的偏差。此外，该方法通过定义不同的MRs，可以针对不同的公平性维度进行评估，例如，性别、种族、年龄等。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的面向公平性的变形关系（MRs），这些MRs能够有效地捕捉LLMs中的偏差行为；2) 自动化的测试用例生成方法，可以高效地生成大量的测试用例；3) 细致的输出分析方法，可以准确地识别公平性违规行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地识别LLaMA和GPT模型中的交叉偏差，尤其是在语气和情感方面。通过分析模型在不同人口统计学输入下的响应，发现了一些特定的敏感属性交叉点，这些交叉点经常揭示公平性缺陷。例如，模型在处理涉及特定种族和性别的文本时，更容易产生带有偏见的输出。这些发现有助于开发更公平、更可靠的LLM。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要公平性保证的LLM应用场景，例如医疗诊断、金融信贷、法律咨询等。通过使用该方法，可以系统地检测和减轻LLMs中的偏差，提高模型在公平性敏感应用中的可靠性和公正性，从而避免潜在的歧视和不公平待遇。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的AI模型和应用领域。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have made significant strides in Natural Language Processing but remain vulnerable to fairness-related issues, often reflecting biases inherent in their training data. These biases pose risks, particularly when LLMs are deployed in sensitive areas such as healthcare, finance, and law. This paper introduces a metamorphic testing approach to systematically identify fairness bugs in LLMs. We define and apply a set of fairness-oriented metamorphic relations (MRs) to assess the LLaMA and GPT model, a state-of-the-art LLM, across diverse demographic inputs. Our methodology includes generating source and follow-up test cases for each MR and analyzing model responses for fairness violations. The results demonstrate the effectiveness of MT in exposing bias patterns, especially in relation to tone and sentiment, and highlight specific intersections of sensitive attributes that frequently reveal fairness faults. This research improves fairness testing in LLMs, providing a structured approach to detect and mitigate biases and improve model robustness in fairness-sensitive applications.