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Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective

Created by
  • Haebom

저자

Yuchen Wen, Keping Bi, Wei Chen, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 윤리적이지 않은 콘텐츠, 특히 특정 집단에 해를 끼치는 암묵적 편향을 확산시킬 수 있다는 우려를 다룹니다. 심리측정학적 관점에서 LLM을 공격하여 편향된 관점에 대한 동의를 유도함으로써 LLM의 암묵적 편향을 엄격하게 평가합니다. 인지 및 사회 심리학의 심리측정학적 원리를 바탕으로 변장(Disguise), 기만(Deception), 교육(Teaching) 세 가지 공격 방식을 제안하고, 이를 통합하여 두 개의 벤치마크를 구축했습니다. 하나는 네 가지 유형의 편향을 다루는 2.7K 인스턴스의 이중 언어 데이터셋이고, 다른 하나는 아홉 가지 일반적인 편향 유형을 포함하는 12.7K 인스턴스의 BUMBLE 벤치마크입니다. 다양한 상용 및 오픈소스 LLM에 대한 광범위한 평가를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 LLM의 내부 편향을 더 효과적으로 유도함을 보여줍니다. 제안된 공격 방법론과 벤치마크는 LLM의 윤리적 위험을 평가하고 개발 과정에서 책임성을 높이는 데 효과적인 수단을 제공합니다. 코드, 데이터 및 벤치마크는 https://yuchenwen1.github.io/ImplicitBiasEvaluation/ 에서 이용 가능합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM의 암묵적 편향을 효과적으로 평가할 수 있는 새로운 심리측정학적 공격 방법론과 벤치마크를 제시합니다.
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기존 방법보다 LLM의 내부 편향을 더 효과적으로 드러낼 수 있음을 실험적으로 증명합니다.
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LLM 개발 과정에서 윤리적 책임성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
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제시된 벤치마크는 다양한 유형의 편향과 언어를 포함하여 폭넓은 평가를 가능하게 합니다.
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한계점:
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제시된 공격 방법론이 모든 유형의 암묵적 편향을 완벽하게 포착할 수 있는지는 추가 연구가 필요합니다.
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벤치마크 데이터셋의 규모와 다양성을 더욱 확장할 필요가 있습니다.
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LLM의 응답을 해석하는 데 있어 주관적인 요소가 존재할 수 있습니다.
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특정 문화적 맥락에서의 편향에 대한 고려가 더 필요할 수 있습니다.
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