评估QA模型的社会偏见：BBQ基准与刻板印象的影响

NLP模型社会偏见的研究领域正在逐渐受到重视，特别是在问答（QA）系统中。本文的标题"QA（BBQ）偏见基准对模型响应的评估，揭示模型对社会偏见的依赖"着重探讨了大型语言模型在处理社会问题时可能存在的偏见及其对模型输出的影响。作者Alicia Parrish、Angelica Chen等人，来自纽约大学的语言学、数据科学和计算机科学部门，共同开发了一项名为BBQ（Bias Benchmark for QA）的手工构建的问题分类偏差基准。 BBQ是一个专门设计的评估工具，它关注的是美国英语环境中的9个社会维度，这些维度涉及受保护群体的刻板印象和偏见。研究主要分为两个层面来考察模型的响应： 1. 信息量不足的情况：研究人员测试模型在缺乏足够上下文信息时，其输出如何反映出社会偏见。他们发现，当上下文信息不足时，模型倾向于依赖于预先存在的刻板印象，即使这些刻板印象可能导致错误的答案。在这种情况下，模型在提供与社会偏见相符的答案时，准确率平均比提供冲突答案时高出3.4个百分点。 2. 信息量充足的情况：进一步，他们探究了模型在获得充足上下文信息时的偏见情况。尽管此时模型能够得到更精确的信息性答案，但它们依然显示出对社会偏见的依赖，这表明即使在理想条件下，模型也存在潜在的社会偏见倾向。 这项研究的意义在于，它填补了现有研究在评估QA模型社会偏见方面的空白，提醒我们在将这些技术应用到现实世界时，必须谨慎对待可能带来的潜在伤害。通过BBQ基准，研究人员希望能够促进更公正、无偏见的NLP系统的开发，从而提高模型在处理社会问题时的公平性和准确性。