Context-aware Fairness Evaluation and Mitigation in LLMs
作者: Afrozah Nadeem, Mark Dras, Usman Naseem
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-10-21 (更新: 2026-01-30)
备注: PrePrint
💡 一句话要点
提出上下文感知动态剪枝框架，用于大语言模型中的公平性评估与缓解。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 公平性 剪枝 动态调整 上下文感知
📋 核心要点
- 现有大语言模型存在公平性问题，且传统缓解方法计算成本高、难以适应新环境。
- 提出动态可逆剪枝框架，通过上下文感知神经元激活检测和自适应掩码调节偏差。
- 该方法在多语言对话中表现出细粒度的公平性控制和知识保持的连贯性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型通常表现出嵌入在其内部表示中的不良行为，从而损害公平性、不一致性漂移、有害内容的放大以及在扩展对话和会话期间不希望的模式的传播。虽然训练时或以数据为中心的方法试图减少这些影响，但它们计算成本高昂，一旦部署就不可逆转，并且难以快速适应新的对话环境。基于剪枝的方法提供了一种灵活且透明的方式，通过调整负责某些行为的神经元来减少偏差。然而，大多数现有方法是静态的；一旦神经元被移除，模型就会失去在对话或上下文改变时进行适应的能力。为了解决这个问题，我们提出了一个动态的、可逆的、基于剪枝的框架，该框架检测上下文感知的神经元激活，并应用自适应掩码来调节它们在生成过程中的影响。我们的推理时解决方案提供了细粒度的、记忆感知的缓解，并在多语言单轮和多轮对话中保持知识的连贯行为，从而在实际对话AI中实现动态的公平性控制。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在生成文本时，会表现出不公平的偏见，例如性别歧视、种族歧视等。传统的缓解方法，如训练时调整数据或模型，计算成本高昂，且一旦部署后难以更改。此外，这些方法无法根据对话的上下文动态调整，导致在不同场景下效果不佳。
核心思路：该论文的核心思路是，通过动态地剪枝（或屏蔽）模型中负责产生偏见的神经元，来缓解大语言模型中的不公平现象。与静态剪枝不同，该方法能够根据对话的上下文，动态地识别并屏蔽相关的神经元，从而实现更精细的公平性控制。这种动态调整的能力使得模型能够更好地适应不同的对话场景，并保持生成文本的连贯性。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 上下文感知神经元激活检测：该模块负责识别在特定上下文中，哪些神经元的激活与偏见相关。2) 自适应掩码：根据神经元激活检测的结果，生成一个掩码，用于屏蔽或降低相关神经元的影响。3) 文本生成：使用经过掩码调整后的模型生成文本。整个流程在推理时进行，无需重新训练模型，具有较高的灵活性和效率。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个动态的、可逆的剪枝框架。与传统的静态剪枝方法相比，该方法能够根据对话的上下文动态地调整剪枝策略，从而实现更精细的公平性控制。此外，该方法是可逆的，这意味着可以随时恢复被剪枝的神经元，从而避免了永久性地损失模型的能力。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何定义和检测与偏见相关的神经元激活。这可能涉及到使用一些已知的偏见数据集或指标来评估神经元的输出。2) 如何设计自适应掩码，以在屏蔽偏见神经元的同时，尽可能地保留模型的其他能力。3) 如何评估该方法的公平性和性能。这可能涉及到使用一些标准的公平性指标，以及一些文本生成质量的指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文提出了一个动态剪枝框架，能够在推理时缓解大语言模型中的偏见。实验结果表明，该方法在多语言单轮和多轮对话中，能够实现细粒度的公平性控制，并保持知识的连贯性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但整体而言，该方法在公平性和生成质量之间取得了较好的平衡。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种对话式人工智能系统，例如聊天机器人、智能客服、虚拟助手等。通过动态缓解大语言模型中的偏见，可以提升用户体验，避免歧视性言论的产生，并增强系统的公平性和可信度。该技术还有潜力应用于内容审核、舆情分析等领域，以减少有害信息的传播。
📄 摘要（原文）
Large language models often display undesirable behaviors embedded in their internal representations, undermining fairness, inconsistency drift, amplification of harmful content, and the propagation of unwanted patterns during extended dialogue and conversations. Although training-time or data-centric methods attempt to reduce these effects, they are computationally expensive, irreversible once deployed, and slow to adapt to new conversational contexts. Pruning-based methods provide a flexible and transparent way to reduce bias by adjusting the neurons responsible for certain behaviors. However, most existing approaches are static; once a neuron is removed, the model loses the ability to adapt when the conversation or context changes. To address this, we propose a dynamic, reversible, pruning-based framework that detects context-aware neuron activations and applies adaptive masking to modulate their influence during generation. Our inference-time solution provides fine-grained, memory-aware mitigation with knowledge-preserved, more coherent behavior across multilingual single- and multi-turn dialogues, enabling dynamic fairness control in real-world conversational AI.