論文の概要: Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14023v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 06:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 15:10:05.749877
• Title: Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective
• Title（参考訳）: 心理学的視点からの攻撃による大規模言語モデルにおけるインシシトバイアスの評価
• Authors: Yuchen Wen, Keping Bi, Wei Chen, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルが特定のグループに対する暗黙の偏見を厳格に評価する。 我々は,4つの共通のバイアス型の評価データセットを構築した3つのアタックアプローチ,すなわちDguise,Deception,Teachingを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.34066553400108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) become an important way of information seeking, there have been increasing concerns about the unethical content LLMs may generate. In this paper, we conduct a rigorous evaluation of LLMs' implicit bias towards certain groups by attacking them with carefully crafted instructions to elicit biased responses. Our attack methodology is inspired by psychometric principles in cognitive and social psychology. We propose three attack approaches, i.e., Disguise, Deception, and Teaching, based on which we built evaluation datasets for four common bias types. Each prompt attack has bilingual versions. Extensive evaluation of representative LLMs shows that 1) all three attack methods work effectively, especially the Deception attacks; 2) GLM-3 performs the best in defending our attacks, compared to GPT-3.5 and GPT-4; 3) LLMs could output content of other bias types when being taught with one type of bias. Our methodology provides a rigorous and effective way of evaluating LLMs' implicit bias and will benefit the assessments of LLMs' potential ethical risks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が情報探索の重要な手段となるにつれ、LLMが生み出す非倫理的コンテンツに対する懸念が高まっている。 本稿では,特定のグループに対するLLMの暗黙的偏見の厳密な評価を行う。 我々の攻撃手法は認知心理学と社会心理学の心理学的原理に着想を得たものである。 我々は,4つの共通のバイアス型の評価データセットを構築した3つのアタックアプローチ,すなわちDguise,Deception,Teachingを提案する。 各プロンプト攻撃はバイリンガルバージョンを持つ。 LLMの広汎な評価は、そのことを示している。 1) すべての3つの攻撃方法が効果的に機能し,特に偽装攻撃が有効である。 2) GLM-3 は GPT-3.5 や GPT-4 と比較して,攻撃の防御において最善である。 3)LLMは,1種類のバイアスで教えられる場合,他のバイアスタイプのコンテンツを出力できる。 本手法は, LLMの暗黙バイアスを評価するための厳密で効果的な方法を提供し, LLMの潜在的な倫理的リスクの評価に有効である。

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