Where Should I Study? Biased Language Models Decide! Evaluating Fairness in LMs for Academic Recommendations

📄 arXiv: 2509.04498v2 📥 PDF

作者: Krithi Shailya, Akhilesh Kumar Mishra, Gokul S Krishnan, Balaraman Ravindran

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-01 (更新: 2025-11-12)

备注: Accepted at IJCNLP-AACL 2025 Findings

💡 一句话要点

评估LLM在学术推荐中的公平性：揭示并量化语言模型中的偏见

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

关键词: 语言模型 公平性评估 教育推荐 偏见分析 高等教育 LLM 推荐系统 用户画像

📋 核心要点

  1. 现有语言模型在教育推荐中存在地域、人口和经济偏见，可能加剧不公平现象。
  2. 论文提出一个多维度评估框架，用于量化语言模型在教育推荐中的偏见，超越了传统准确率指标。
  3. 实验结果表明，即使是表现最好的LLaMA-3.1，在大学推荐中仍然存在系统性偏见，需要进一步改进。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）越来越多地被用作日常推荐系统，例如教育规划，但它们的推荐有 perpetuating 社会偏见的风险。本文实证研究了三个开源LLM：LLaMA-3.1-8B、Gemma-7B 和 Mistral-7B 在大学和项目推荐中存在的地域、人口和经济偏见。通过使用 360 个模拟用户资料，这些资料在性别、国籍和经济状况方面各不相同，我们分析了超过 25,000 个推荐。结果显示出强烈的偏见：全球北方的机构不成比例地受到青睐，推荐通常会强化性别刻板印象，并且机构重复现象普遍存在。虽然 LLaMA-3.1 实现了最高的 diversity，推荐了 58 个国家/地区的 481 所独特的大学，但系统性差异仍然存在。为了量化这些问题，我们提出了一个新颖的多维度评估框架，该框架超越了准确性，通过衡量人口和地域代表性。我们的研究结果强调了在教育 LLM 中考虑偏见的紧迫性，以确保公平的全球高等教育机会。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在提供大学和专业推荐时存在的偏见问题。现有方法主要关注推荐的准确性，忽略了推荐结果可能存在的地域、人口和经济方面的偏见，这些偏见可能导致教育资源分配不均，加剧社会不公平现象。

核心思路：论文的核心思路是通过构建模拟用户画像，并分析LLM对这些用户画像的推荐结果，从而量化LLM中存在的偏见。通过比较不同用户群体获得的推荐结果，可以揭示LLM是否对某些群体存在歧视或偏袒。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建模拟用户画像：创建360个用户画像，这些画像在性别、国籍和经济状况方面存在差异。2) 使用LLM生成推荐：使用LLaMA-3.1-8B、Gemma-7B 和 Mistral-7B 三个开源LLM，为每个用户画像生成大学和专业推荐。3) 分析推荐结果：分析推荐结果中存在的地域、人口和经济偏见，例如，统计推荐中全球北方机构的比例，以及推荐是否强化了性别刻板印象。4) 提出多维度评估框架：设计新的评估指标，用于衡量推荐结果的人口和地域代表性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个多维度的评估框架，用于量化LLM在教育推荐中的偏见。该框架超越了传统的准确率指标，考虑了推荐结果的人口和地域代表性，能够更全面地评估LLM的公平性。此外，论文还通过大量的实验，揭示了现有LLM在教育推荐中存在的偏见，为未来的研究提供了重要的参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 用户画像的构建：确保用户画像在性别、国籍和经济状况方面具有多样性，能够代表不同的用户群体。2) 推荐结果的分析：采用多种统计方法，分析推荐结果中存在的地域、人口和经济偏见。3) 评估指标的设计：设计新的评估指标，例如，衡量推荐结果中全球北方机构的比例，以及推荐结果与用户画像的性别比例之间的差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在大学推荐中存在显著的地域、人口和经济偏见。例如，全球北方的机构不成比例地受到青睐，推荐结果强化了性别刻板印象。尽管LLaMA-3.1在推荐大学的多样性方面表现最佳（481所大学，58个国家），但系统性差异仍然存在。该研究量化了这些偏见，并提出了改进方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进教育推荐系统，确保更公平的教育资源分配。通过消除语言模型中的偏见，可以帮助学生获得更符合自身情况且不受歧视的升学建议，促进教育公平。此外，该研究提出的评估框架也可用于评估其他推荐系统中的偏见，具有广泛的应用价值。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly used as daily recommendation systems for tasks like education planning, yet their recommendations risk perpetuating societal biases. This paper empirically examines geographic, demographic, and economic biases in university and program suggestions from three open-source LLMs: LLaMA-3.1-8B, Gemma-7B, and Mistral-7B. Using 360 simulated user profiles varying by gender, nationality, and economic status, we analyze over 25,000 recommendations. Results show strong biases: institutions in the Global North are disproportionately favored, recommendations often reinforce gender stereotypes, and institutional repetition is prevalent. While LLaMA-3.1 achieves the highest diversity, recommending 481 unique universities across 58 countries, systemic disparities persist. To quantify these issues, we propose a novel, multi-dimensional evaluation framework that goes beyond accuracy by measuring demographic and geographic representation. Our findings highlight the urgent need for bias consideration in educational LMs to ensure equitable global access to higher education.