Biased Tales: Cultural and Topic Bias in Generating Children's Stories

📄 arXiv: 2509.07908v1 📥 PDF

作者: Donya Rooein, Vilém Zouhar, Debora Nozza, Dirk Hovy

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

Biased Tales：揭示并分析LLM生成儿童故事中的文化和主题偏见

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

关键词: 大型语言模型 儿童故事生成 文化偏见 性别偏见 数据集构建 公平性 可解释性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在生成儿童故事时可能带有文化和性别偏见，影响儿童的价值观塑造。
  2. 论文构建了Biased Tales数据集，用于分析LLM生成故事中主角属性和故事元素的偏见。
  3. 实验发现，故事主角的性别和文化背景显著影响故事内容，揭示了LLM中的偏见模式。

📝 摘要（中文）

故事在人类交流中扮演着关键角色，尤其是在塑造儿童的信仰和道德观方面。随着家长越来越依赖大型语言模型（LLM）来创作睡前故事，这些叙事中存在的文化和性别刻板印象引起了人们的严重关注。为了解决这个问题，我们提出了Biased Tales，这是一个全面的数据集，旨在分析偏见如何影响LLM生成的故事中主角的属性和故事元素。我们的分析揭示了惊人的差异。当主角被描述为女孩时（与男孩相比），与外貌相关的属性增加了55.26%。与西方儿童的故事相比，以非西方儿童为主角的故事不成比例地强调文化遗产、传统和家庭主题。我们的研究结果突出了社会文化偏见在使创造性人工智能使用更加公平和多样化方面的作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成儿童故事时存在的文化和主题偏见问题。现有方法缺乏对这些偏见的系统性分析和量化，导致生成的儿童故事可能带有刻板印象，不利于儿童的健康成长。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门的数据集（Biased Tales），来系统地分析LLM生成故事中主角的属性和故事元素的偏见。通过对比不同性别和文化背景的主角，揭示LLM在生成故事时存在的偏见模式。

技术框架：该研究主要依赖于构建和分析Biased Tales数据集。数据集包含由LLM生成的儿童故事，并标注了主角的性别、文化背景以及故事中与外貌、文化遗产、传统、家庭等相关的主题。研究人员通过统计分析和对比实验，量化不同因素对故事内容的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了一个专门用于分析LLM生成儿童故事偏见的数据集Biased Tales。该数据集的构建和分析为研究LLM中的偏见提供了一个新的视角和工具。与以往的研究相比，该研究更加关注儿童故事中的文化和主题偏见，并提供了具体的量化分析结果。

关键设计：数据集构建的关键设计包括：1) 精心设计的提示词，用于引导LLM生成具有不同性别和文化背景主角的故事；2) 详细的标注方案，用于标注故事中与外貌、文化遗产、传统、家庭等相关的主题；3) 采用统计分析方法，量化不同因素对故事内容的影响，例如，计算当主角被描述为女孩时，与外貌相关的属性增加的百分比。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，当主角被描述为女孩时，与外貌相关的属性增加了55.26%。此外，以非西方儿童为主角的故事更倾向于强调文化遗产、传统和家庭主题。这些数据清晰地揭示了LLM在生成儿童故事时存在的性别和文化偏见。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、更具包容性的儿童故事生成系统。通过减少LLM中的偏见，可以生成更符合儿童健康成长需求的教育内容，促进文化多样性和性别平等。此外，该研究方法也可推广到其他文本生成任务中，用于评估和缓解AI系统中的偏见。

📄 摘要（原文）

Stories play a pivotal role in human communication, shaping beliefs and morals, particularly in children. As parents increasingly rely on large language models (LLMs) to craft bedtime stories, the presence of cultural and gender stereotypes in these narratives raises significant concerns. To address this issue, we present Biased Tales, a comprehensive dataset designed to analyze how biases influence protagonists' attributes and story elements in LLM-generated stories. Our analysis uncovers striking disparities. When the protagonist is described as a girl (as compared to a boy), appearance-related attributes increase by 55.26%. Stories featuring non-Western children disproportionately emphasize cultural heritage, tradition, and family themes far more than those for Western children. Our findings highlight the role of sociocultural bias in making creative AI use more equitable and diverse.