Fairness in LLM-Generated Surveys

📄 arXiv: 2501.15351v1 📥 PDF

作者: Andrés Abeliuk, Vanessa Gaete, Naim Bro

分类: cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-01-25

💡 一句话要点

提出评估LLM生成调查公平性的框架，揭示社会人口偏差并提升模型公平性

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

关键词: 大型语言模型 公平性 社会人口偏差 调查数据 预测准确性

📋 核心要点

  1. 现有LLM在模拟社会经济模式时存在偏差，缺乏对不同社会人口背景的公平性评估。
  2. 提出一个新颖的框架，通过分析公共调查数据，量化LLM在不同人群中的社会人口偏差。
  3. 实验结果表明，LLM在美国数据集上表现更好，且社会人口因素对预测准确性有显著影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在文本生成和理解方面表现出色，尤其是在模拟社会政治和经济模式方面，可以作为传统调查的替代方案。然而，由于缺乏对不同社会人口和地域背景下偏差的探索，其全球适用性仍然存疑。本研究通过分析来自智利和美国的公共调查，侧重于预测准确性和公平性指标，来检验LLM在不同人群中的表现。结果表明存在性能差异，LLM在美国数据集上始终表现更好。这种偏差源于以美国为中心的训练数据，即使在考虑了社会人口差异后仍然很明显。在美国，政治身份和种族显著影响预测准确性，而在智利，性别、教育和宗教信仰起着更重要的作用。我们的研究提出了一个新颖的框架，用于衡量LLM中的社会人口偏差，为确保模型在不同社会文化背景下更公平和更均衡的性能提供了一条途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成调查数据时存在的公平性问题。现有方法缺乏对LLM在不同社会人口群体中表现差异的系统性评估，导致模型可能存在对特定群体的偏见，限制了其在社会科学研究中的可靠应用。

核心思路：论文的核心思路是通过分析LLM在不同社会人口群体中的预测准确性和公平性指标，来量化其偏差。通过对比LLM在不同国家（美国和智利）的公共调查数据上的表现，揭示模型训练数据中的地域和文化偏见。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集来自美国和智利的公共调查数据，包含社会人口信息和调查回复。2) LLM预测：使用LLM对调查回复进行预测，例如预测受访者的政治倾向或宗教信仰。3) 性能评估：计算LLM在不同社会人口群体中的预测准确性，并使用公平性指标（如差异影响）来量化偏差。4) 偏差分析：分析社会人口因素对预测准确性的影响，识别导致偏差的关键因素。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统性的框架，用于评估LLM在生成调查数据时的社会人口偏差。该框架不仅关注整体预测准确性，还关注不同社会人口群体之间的性能差异，从而更全面地评估模型的公平性。此外，该研究通过对比不同国家的调查数据，揭示了LLM训练数据中的地域和文化偏见。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的公共调查数据集，确保包含丰富的社会人口信息。2) 使用多种预测任务，例如预测政治倾向、宗教信仰等，以评估LLM在不同方面的表现。3) 采用多种公平性指标，例如差异影响、机会均等，以全面量化偏差。4) 使用统计方法，例如回归分析，分析社会人口因素对预测准确性的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现LLM在美国数据集上表现优于智利数据集，表明存在以美国为中心的偏差。在美国，政治身份和种族显著影响预测准确性，而在智利，性别、教育和宗教信仰起着更重要的作用。这些结果强调了在不同社会文化背景下评估LLM公平性的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进LLM在社会科学研究中的应用，例如民意调查、市场调研等。通过识别和减轻LLM中的社会人口偏差，可以提高调查结果的可靠性和代表性，避免对特定群体产生负面影响。未来的研究可以进一步探索如何利用该框架来开发更公平和更具包容性的LLM。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel in text generation and understanding, especially in simulating socio-political and economic patterns, serving as an alternative to traditional surveys. However, their global applicability remains questionable due to unexplored biases across socio-demographic and geographic contexts. This study examines how LLMs perform across diverse populations by analyzing public surveys from Chile and the United States, focusing on predictive accuracy and fairness metrics. The results show performance disparities, with LLM consistently outperforming on U.S. datasets. This bias originates from the U.S.-centric training data, remaining evident after accounting for socio-demographic differences. In the U.S., political identity and race significantly influence prediction accuracy, while in Chile, gender, education, and religious affiliation play more pronounced roles. Our study presents a novel framework for measuring socio-demographic biases in LLMs, offering a path toward ensuring fairer and more equitable model performance across diverse socio-cultural contexts.