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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14023v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 03:37:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.660433
• 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、ある人口層に対する大きな言語モデルの暗黙の偏見を厳格に評価する。 心理測定の原則にインスパイアされた我々は,3つの攻撃的アプローチ,すなわち,軽視,軽視,指導を提案する。 提案手法は,LLMの内部バイアスを競合ベースラインよりも効果的に引き出すことができる。
• 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 access, there have been increasing concerns that LLMs may intensify the spread of unethical content, including implicit bias that hurts certain populations without explicit harmful words. In this paper, we conduct a rigorous evaluation of LLMs' implicit bias towards certain demographics by attacking them from a psychometric perspective to elicit agreements to biased viewpoints. Inspired by psychometric principles in cognitive and social psychology, we propose three attack approaches, i.e., Disguise, Deception, and Teaching. Incorporating the corresponding attack instructions, we built two benchmarks: (1) a bilingual dataset with biased statements covering four bias types (2.7K instances) for extensive comparative analysis, and (2) BUMBLE, a larger benchmark spanning nine common bias types (12.7K instances) for comprehensive evaluation. Extensive evaluation of popular commercial and open-source LLMs shows that our methods can elicit LLMs' inner bias more effectively than competitive baselines. Our attack methodology and benchmarks offer an effective means of assessing the ethical risks of LLMs, driving progress toward greater accountability in their development.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) が情報アクセスの重要な手段となるにつれ、LLM が非倫理的コンテンツの拡散を強めるのではないかという懸念が高まっている。 本稿では,ある人口層に対するLLMの暗黙的偏見の厳密な評価を行う。 認知心理学と社会心理学の心理学的原理に触発されて、我々は3つの攻撃的アプローチ、すなわち「軽視」、「欺く」、「教える」、「教える」を提案する。 対応する攻撃命令を組み込んだベンチマークでは,(1)大規模比較分析のための4つのバイアスタイプ(2.7Kインスタンス)をカバーするバイアス文付きバイリンガルデータセット,(2)包括的な評価のための9つの共通のバイアスタイプ(12.7Kインスタンス)にまたがる大きなベンチマークであるBUMBLEという2つのベンチマークを構築した。 商用およびオープンソースLLMの大規模評価は,LLMの内部バイアスを競合ベースラインよりも効率的に引き出すことができることを示している。 我々の攻撃手法とベンチマークは、LCMの倫理的リスクを評価する効果的な手段を提供し、彼らの開発におけるより大きな説明責任に向けて前進を誘導する。

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