BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models
作者: Alok Abhishek, Lisa Erickson, Tushar Bandopadhyay
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 人工智能伦理与公平性
主要内容
本文介绍了一个名为BEATS的框架，用于评估大型语言模型（LLM）中的偏见、伦理、公平性和事实性。该框架通过一个包含29个不同指标的基准，对LLM的输出进行量化评估，以确定其潜在的社会偏见和系统性不平等风险。
主要贡献
1. 提出了一种名为BEATS的框架，用于评估LLM中的偏见、伦理、公平性和事实性。
2. 创建了一个包含901个评估问题的数据集，用于检测各种类型的偏见。
3. 对多个领先的LLM进行了评估，以测量其BEFF指标。
4. 发现了37.65%的LLM输出存在某种形式的偏见，突显了在关键决策系统中使用这些模型的风险。
5. 提供了一个可扩展和统计上严格的LLM基准，以诊断驱动偏见的因素并开发缓解策略。
研究方法
1. 数据集编制：收集和整理了包含偏见检测问题的数据集。
2. LLM推理：使用LLM对测试问题进行推理，并将响应存储在数据库中。
3. 指标评估：定义了29个指标来评估偏见、公平性、伦理和事实性。
4. 统计分析：使用ANOVA、探索性数据分析（EDA）和数据可视化来分析结果。
5. LLM作为评委：使用多个LLM作为评委，以标准化评估阶段并使其可扩展。
实验结果
研究发现，37.65%的LLM输出存在某种形式的偏见，其中最常见的偏见类型是刻板印象、文化偏见、社会经济偏见、种族和民族偏见以及地理偏见。此外，约40%的响应显示出中等至高水平的偏见严重性和影响。
未来工作
未来工作将包括进一步调查导致LLM偏见行为的潜在原因和模式，以及开发数据治理和AI治理策略，以减少和缓解LLM中的这些偏见。此外，研究还将探索如何通过人类评估来识别和减少使用LLM作为评委时的限制。