Bias Mitigation or Cultural Commonsense? Evaluating LLMs with a Japanese Dataset

📄 arXiv: 2509.24468v1 📥 PDF

作者: Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon, Danushka Bollegala, Hitomi Yanaka

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-29

备注: Accepted to EMNLP 2025 main

💡 一句话要点

提出SOBACO日语基准，评估LLM偏见缓解对文化常识的影响

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

关键词: 大型语言模型 社会偏见 文化常识 去偏见方法 日语基准 SOBACO 公平性 评估基准

📋 核心要点

  1. 现有去偏见方法主要通过通用语言理解任务评估，忽略了与社会偏见紧密相关的文化常识。
  2. 论文提出SOBACO基准，以统一格式评估LLM中的社会偏见和文化常识，弥补了研究空白。
  3. 实验结果表明，去偏见方法会显著降低LLM在文化常识任务上的表现，最高可达75%的准确率下降。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）表现出社会偏见，促使了各种去偏见方法的发展。然而，去偏见方法可能会降低LLM的能力。以往的研究主要通过测量通用语言理解的任务来评估去偏见的影响，这些任务通常与社会偏见无关。相比之下，文化常识与社会偏见密切相关，因为两者都根植于社会规范和价值观。LLM中去偏见对文化常识的影响尚未得到充分研究。考虑到这一差距，我们提出了SOBACO（社会偏见和文化常识基准），这是一个日语基准，旨在以统一的格式评估LLM中的社会偏见和文化常识。我们评估了SOBACO上的几个LLM，以检验去偏见方法如何影响LLM中的文化常识。我们的结果表明，去偏见方法降低了LLM在文化常识任务上的性能（高达75%的准确率下降）。这些结果突出了开发去偏见方法的重要性，这些方法考虑了与文化常识的权衡，以提高LLM的公平性和效用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有LLM去偏见方法可能损害其文化常识能力的问题。现有评估方法侧重于通用语言理解，未能充分衡量去偏见对文化理解的影响。因此，需要一种专门的基准来评估LLM在社会偏见和文化常识方面的表现，并分析去偏见方法的影响。

核心思路：核心思路是构建一个综合性的日语基准数据集SOBACO，该数据集能够同时评估LLM的社会偏见和文化常识。通过在该基准上评估不同的LLM和去偏见方法，可以量化去偏见对文化常识的影响，从而指导更有效的去偏见策略的开发。

技术框架：SOBACO基准包含多个任务，这些任务旨在评估LLM在不同方面的社会偏见和文化常识。研究人员使用SOBACO评估了一系列LLM，包括经过和未经过去偏见处理的模型。评估过程涉及将LLM的输出与SOBACO中的参考答案进行比较，并使用准确率等指标来衡量性能。

关键创新：关键创新在于提出了SOBACO基准，这是一个专门用于评估LLM在社会偏见和文化常识方面表现的日语数据集。SOBACO的统一格式使得能够同时评估这两个方面，并分析它们之间的相互作用。此外，该研究还揭示了去偏见方法可能对文化常识产生负面影响，这为未来的研究提供了重要的启示。

关键设计：SOBACO基准的设计考虑了日本文化的独特性，包含了反映日本社会规范和价值观的任务。具体任务的设计细节未知，但可以推断其涵盖了与社会偏见和文化常识相关的各种场景和问题。评估指标主要采用准确率，用于量化LLM在各个任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的去偏见方法在提高LLM公平性的同时，可能会显著降低其在文化常识任务上的性能，最高可达75%的准确率下降。这一发现强调了在设计去偏见方法时，需要权衡公平性和实用性，并考虑文化背景因素。SOBACO基准的提出为评估LLM的社会偏见和文化常识提供了一个有价值的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、更实用的LLM。SOBACO基准可用于评估和比较不同的去偏见方法，从而选择最适合特定应用场景的方法。此外，该研究还强调了在开发去偏见方法时需要考虑文化背景，以避免损害LLM的文化常识能力。未来，该研究可促进跨文化LLM的开发，使其更好地适应不同文化背景下的用户需求。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit social biases, prompting the development of various debiasing methods. However, debiasing methods may degrade the capabilities of LLMs. Previous research has evaluated the impact of bias mitigation primarily through tasks measuring general language understanding, which are often unrelated to social biases. In contrast, cultural commonsense is closely related to social biases, as both are rooted in social norms and values. The impact of bias mitigation on cultural commonsense in LLMs has not been well investigated. Considering this gap, we propose SOBACO (SOcial BiAs and Cultural cOmmonsense benchmark), a Japanese benchmark designed to evaluate social biases and cultural commonsense in LLMs in a unified format. We evaluate several LLMs on SOBACO to examine how debiasing methods affect cultural commonsense in LLMs. Our results reveal that the debiasing methods degrade the performance of the LLMs on the cultural commonsense task (up to 75% accuracy deterioration). These results highlight the importance of developing debiasing methods that consider the trade-off with cultural commonsense to improve fairness and utility of LLMs.