Can Large Language Models Differentiate Harmful from Argumentative Essays? Steps Toward Ethical Essay Scoring

📄 arXiv: 2601.05545v1 📥 PDF

作者: Hongjin Kim, Jeonghyun Kang, Harksoo Kim

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-09

备注: COLING 2025 accepted paper (Main)

💡 一句话要点

提出有害 निबंध 检测基准，揭示大语言模型在识别有害内容方面的不足

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

关键词: 自动 निबंध 评分 大型语言模型 有害内容检测 伦理评估 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有自动 निबंध 评分系统和大型语言模型在识别和评估有害内容方面存在不足，容易对包含伦理问题的 निबंध 给出不准确的高分。
  2. 论文提出有害 निबंध 检测 (HED) 基准，包含涉及种族主义、性别偏见等敏感话题的 निबंध，用于评估 LLM 识别有害内容的能力。
  3. 实验结果表明，LLM 在区分有害 निबंध 和论证性 निबंध 方面需要改进，且现有 AES 模型和 LLM 均未充分考虑内容的伦理维度。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决自动 निबंध 评分 (AES) 系统和大型语言模型 (LLM) 在有效识别和评分有害 निबंध 方面的关键缺陷。尽管 AES 技术取得了进步，但当前的模型通常忽略 निबंध 中存在的伦理和道德问题，错误地给传播有害观点的 निबंध 赋予高分。在本研究中，我们引入了有害 निबंध 检测 (HED) 基准，该基准包含整合了种族主义和性别偏见等敏感话题的 निबंध，以测试各种 LLM 在识别和评分有害内容方面的有效性。我们的研究结果表明：(1) LLM 需要进一步增强才能准确区分有害 निबंध 和论证性 निबंध，以及 (2) 当前的 AES 模型和 LLM 在评分时都未能考虑内容的伦理维度。该研究强调需要开发更强大的 AES 系统，使其对所评分内容的伦理影响更加敏感。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动 निबंध 评分 (AES) 系统和大型语言模型 (LLM) 无法有效识别和区分包含有害内容的 निबंध，例如涉及种族主义、性别歧视等敏感话题的 निबंध。这些模型容易对传播有害观点的 निबंध 给出高分，未能充分考虑内容的伦理维度。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估模型识别有害 निबंध 能力的基准数据集 (HED)。通过在这个数据集上测试各种 LLM，可以揭示模型在区分有害内容和正常论证性内容方面的不足，从而推动更具伦理意识的 AES 系统的发展。

技术框架：该研究主要包括以下几个阶段：1) 构建有害 निबंध 检测 (HED) 基准数据集，该数据集包含涉及敏感话题的 निबंध。2) 选择多种 LLM 作为评估对象。3) 使用 HED 基准数据集对 LLM 进行测试，评估其识别和评分有害 निबंध 的能力。4) 分析实验结果，总结 LLM 在识别有害内容方面的不足之处。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了有害 निबंध 检测 (HED) 基准数据集。该数据集专门用于评估模型识别和区分有害 निबंध 的能力，弥补了现有 AES 系统和 LLM 在伦理意识方面的不足。

关键设计：HED 基准数据集的设计需要考虑以下几个关键因素：1) 包含多种类型的有害内容，例如种族主义、性别歧视等。2) 确保数据集的平衡性，避免出现数据偏见。3) 提供清晰的标注，以便于模型进行学习和评估。论文中没有明确说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为重点在于基准数据集的构建和评估。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的大型语言模型在区分有害 निबंध 和论证性 निबंध 方面存在明显不足，无法有效识别和过滤包含伦理问题的 निबंध。这表明需要进一步改进 LLM 的伦理意识和判断能力，以确保其在教育评估等领域的应用更加安全可靠。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更具伦理意识的自动 निबंध 评分系统，提高教育评估的公平性和公正性。通过识别和过滤有害内容，可以防止学生接触到不健康的思想和观点，促进积极健康的学习环境。此外，该研究也为其他自然语言处理任务中的伦理问题提供了借鉴，例如内容审核、情感分析等。

📄 摘要（原文）

This study addresses critical gaps in Automated Essay Scoring (AES) systems and Large Language Models (LLMs) with regard to their ability to effectively identify and score harmful essays. Despite advancements in AES technology, current models often overlook ethically and morally problematic elements within essays, erroneously assigning high scores to essays that may propagate harmful opinions. In this study, we introduce the Harmful Essay Detection (HED) benchmark, which includes essays integrating sensitive topics such as racism and gender bias, to test the efficacy of various LLMs in recognizing and scoring harmful content. Our findings reveal that: (1) LLMs require further enhancement to accurately distinguish between harmful and argumentative essays, and (2) both current AES models and LLMs fail to consider the ethical dimensions of content during scoring. The study underscores the need for developing more robust AES systems that are sensitive to the ethical implications of the content they are scoring.