Discrimination by LLMs: Cross-lingual Bias Assessment and Mitigation in Decision-Making and Summarisation
作者: Willem Huijzer, Jieying Chen
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-10
备注: 7 pages
💡 一句话要点
评估并缓解LLM在决策和摘要任务中的跨语言偏见，关注背景、性别和年龄的影响。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 偏见评估 跨语言分析 决策任务 摘要任务
📋 核心要点
- 现有LLM在决策和摘要任务中存在偏见，可能加剧社会不平等，缺乏有效的跨语言偏见评估和缓解方法。
- 通过构建多语言数据集，并设计提示指令，系统性地评估LLM在不同任务和语言中的偏见，并探索缓解策略。
- 实验表明，LLM在决策任务中存在显著偏见，而摘要任务偏见较小；提示指令缓解策略能有效降低偏见，GPT-4o表现更优。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）快速融入各个领域，引发了对社会不平等和信息偏见的担忧。本研究考察了LLM中与背景、性别和年龄相关的偏见，重点关注它们对决策和摘要任务的影响。此外，该研究还检验了这些偏见的跨语言传播，并评估了提示指令缓解策略的有效性。我们使用Tamkin等人（2023）数据集的改编版本，将其翻译成荷兰语，为决策任务创建了151,200个独特的提示，为摘要任务创建了176,400个。在GPT-3.5和GPT-4o上测试了各种人口统计变量、指令、显著性水平和语言。分析表明，两种模型在决策过程中都存在显著偏见，偏向于女性、年轻年龄和某些背景，如非裔美国人背景。相比之下，摘要任务显示出极少的偏见证据，尽管GPT-3.5在英语中出现了显著的年龄相关差异。跨语言分析表明，英语和荷兰语之间的偏见模式大致相似，但在特定人口统计类别中观察到显著差异。新提出的缓解指令虽然无法完全消除偏见，但显示出减少偏见的潜力。最有效的指令平均减少了27%的最有利和最不利人口统计数据之间的差距。值得注意的是，与GPT-3.5相反，GPT-4o在英语的所有提示中都显示出偏见减少，表明了新模型中基于提示的缓解的特定潜力。这项研究强调了谨慎采用LLM和特定情境偏见测试的重要性，突出了持续开发有效缓解策略以确保负责任地部署AI的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在决策和摘要任务中存在的偏见问题，这些偏见可能源于背景、性别和年龄等因素。现有方法缺乏对LLM偏见的系统性跨语言评估，并且缓解策略的效果有限，无法完全消除偏见。
核心思路：论文的核心思路是通过构建多语言数据集，并设计提示指令，来系统性地评估LLM在不同任务和语言中的偏见，并探索有效的缓解策略。通过比较不同模型（GPT-3.5和GPT-4o）在不同语言和任务中的表现，分析偏见的来源和传播方式。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1）数据集构建：基于现有数据集，将其翻译成荷兰语，并进行改编，以适应决策和摘要任务。2）提示设计：设计各种提示，包括不同的人口统计变量、指令和显著性水平。3）模型评估：使用GPT-3.5和GPT-4o对生成的提示进行评估，分析其在决策和摘要任务中的偏见。4）缓解策略：设计提示指令缓解策略，并评估其有效性。
关键创新：论文的关键创新在于：1）系统性的跨语言偏见评估：通过构建多语言数据集，实现了对LLM偏见的跨语言评估。2）提示指令缓解策略：提出了基于提示指令的缓解策略，并证明了其在减少偏见方面的潜力。3）对GPT-4o的评估：评估了GPT-4o在偏见方面的表现，并发现其在英语中表现出偏见减少的趋势。
关键设计：论文的关键设计包括：1）数据集的构建：使用Tamkin等人（2023）数据集的改编版本，并将其翻译成荷兰语，创建了151,200个决策任务提示和176,400个摘要任务提示。2）提示的设计：设计了各种提示，包括不同的人口统计变量（背景、性别、年龄）、指令（例如，要求模型做出决策或生成摘要）和显著性水平（例如，强调或淡化人口统计信息）。3）缓解指令的设计：设计了提示指令缓解策略，例如，要求模型在做出决策或生成摘要时考虑公平性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT-3.5和GPT-4o在决策任务中存在显著偏见，偏向于女性、年轻年龄和某些背景。摘要任务的偏见较小，但GPT-3.5在英语中存在年龄相关差异。跨语言分析表明，英语和荷兰语的偏见模式相似。提出的缓解指令能有效降低偏见，最有效的指令平均减少了27%的最有利和最不利人口统计数据之间的差距。GPT-4o在英语中表现出偏见减少的趋势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要使用LLM进行决策和摘要的领域，例如招聘、信贷评估、新闻报道等。通过识别和缓解LLM中的偏见，可以提高决策的公平性和公正性，避免歧视和不平等现象。未来的研究可以进一步探索更有效的缓解策略，并将其应用于更广泛的LLM和任务。
📄 摘要（原文）
The rapid integration of Large Language Models (LLMs) into various domains raises concerns about societal inequalities and information bias. This study examines biases in LLMs related to background, gender, and age, with a focus on their impact on decision-making and summarization tasks. Additionally, the research examines the cross-lingual propagation of these biases and evaluates the effectiveness of prompt-instructed mitigation strategies. Using an adapted version of the dataset by Tamkin et al. (2023) translated into Dutch, we created 151,200 unique prompts for the decision task and 176,400 for the summarisation task. Various demographic variables, instructions, salience levels, and languages were tested on GPT-3.5 and GPT-4o. Our analysis revealed that both models were significantly biased during decision-making, favouring female gender, younger ages, and certain backgrounds such as the African-American background. In contrast, the summarisation task showed minimal evidence of bias, though significant age-related differences emerged for GPT-3.5 in English. Cross-lingual analysis showed that bias patterns were broadly similar between English and Dutch, though notable differences were observed across specific demographic categories. The newly proposed mitigation instructions, while unable to eliminate biases completely, demonstrated potential in reducing them. The most effective instruction achieved a 27\% mean reduction in the gap between the most and least favorable demographics. Notably, contrary to GPT-3.5, GPT-4o displayed reduced biases for all prompts in English, indicating the specific potential for prompt-based mitigation within newer models. This research underscores the importance of cautious adoption of LLMs and context-specific bias testing, highlighting the need for continued development of effective mitigation strategies to ensure responsible deployment of AI.