Mitigation of Gender and Ethnicity Bias in AI-Generated Stories through Model Explanations

📄 arXiv: 2509.04515v1 📥 PDF

作者: Martha O. Dimgba, Sharon Oba, Ameeta Agrawal, Philippe J. Giabbanelli

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出BAME方法，利用模型解释缓解AI生成故事中的性别和种族偏见。

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

关键词: 语言模型 社会偏见 公平性 可解释性AI 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有语言模型在生成内容时会传播社会偏见，尤其是在性别和种族表征方面，导致不公平现象。
  2. 论文提出BAME方法，通过分析模型生成的解释来指导提示工程，从而在不修改模型参数的情况下减少偏见。
  3. 实验结果表明，BAME方法能够有效提升人口统计表征，改进幅度在2%到20%之间，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了AI生成职业故事中存在的性别和种族偏见。通过提出的“基于解释的偏见分析与缓解”（BAME）策略，在应用前后测量了表征偏见，结果显示人口统计表征的改进范围为2%到20%。BAME利用模型生成的解释来指导有针对性的提示工程，从而有效地减少偏见，而无需修改模型参数。通过分析25个职业群体、三个大型语言模型（Claude 3.5 Sonnet、Llama 3.1 70B Instruct和GPT-4 Turbo）以及多个人口统计维度生成的故事，我们识别出与训练数据刻板印象相关的持续存在的过度代表和代表性不足的模式。研究结果表明，利用模型自身的内部推理机制可以显著提高人口统计均等性，从而有助于开发更透明的生成式AI系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在生成职业故事时存在的性别和种族偏见问题。现有方法通常需要修改模型参数或使用复杂的对抗训练，计算成本高昂且难以部署。此外，缺乏对模型内部推理过程的理解，难以针对性地缓解偏见。

核心思路：论文的核心思路是利用模型自身生成的解释来指导提示工程，从而在不修改模型参数的情况下，引导模型生成更公平的输出。通过分析模型对不同人口统计群体的推理过程，识别出潜在的偏见来源，并设计相应的提示来纠正这些偏见。

技术框架：BAME方法包含以下几个主要步骤：1) 使用大型语言模型生成职业故事；2) 利用模型解释能力，分析生成故事中存在的性别和种族偏见；3) 基于分析结果，设计针对性的提示工程策略，例如修改提示词中的关键词或增加约束条件；4) 使用修改后的提示词重新生成职业故事；5) 评估新生成故事中的偏见程度，并与原始故事进行比较。

关键创新：BAME方法的关键创新在于利用模型自身的解释能力来指导偏见缓解。与传统的黑盒方法不同，BAME能够深入了解模型内部的推理过程，从而更有效地识别和纠正偏见。此外，BAME方法无需修改模型参数，降低了计算成本和部署难度。

关键设计：论文使用了三个大型语言模型（Claude 3.5 Sonnet、Llama 3.1 70B Instruct和GPT-4 Turbo）进行实验。针对25个职业群体，分析了模型在生成故事时存在的性别和种族偏见。在提示工程方面，论文尝试了多种策略，例如修改提示词中的关键词、增加约束条件等。评估指标包括人口统计表征的均等性。

📊 实验亮点

实验结果表明，BAME方法能够有效提升人口统计表征，改进幅度在2%到20%之间。通过分析三个大型语言模型在25个职业群体上的表现，论文识别出与训练数据刻板印象相关的持续存在的过度代表和代表性不足的模式。这些发现为进一步研究和缓解AI偏见提供了有价值的见解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种生成式AI系统，尤其是在需要公平性和避免偏见的场景中，例如招聘、教育、新闻报道等。通过使用BAME方法，可以提高AI生成内容的公平性，减少社会偏见，促进社会公平。

📄 摘要（原文）

Language models have been shown to propagate social bias through their output, particularly in the representation of gender and ethnicity. This paper investigates gender and ethnicity biases in AI-generated occupational stories. Representation biases are measured before and after applying our proposed mitigation strategy, Bias Analysis and Mitigation through Explanation (BAME), revealing improvements in demographic representation ranging from 2% to 20%. BAME leverages model-generated explanations to inform targeted prompt engineering, effectively reducing biases without modifying model parameters. By analyzing stories generated across 25 occupational groups, three large language models (Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1 70B Instruct, and GPT-4 Turbo), and multiple demographic dimensions, we identify persistent patterns of overrepresentation and underrepresentation linked to training data stereotypes. Our findings demonstrate that guiding models with their own internal reasoning mechanisms can significantly enhance demographic parity, thereby contributing to the development of more transparent generative AI systems.