Предвзятость нейросетей: что скрыто в языковых моделях?

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование систематически анализирует предвзятости в самых популярных больших языковых моделях, выявляя их склонности и потенциал для воспроизведения социальных стереотипов.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Анализ схожести между новостными статьями левых и правых изданий и их кратких изложений, сгенерированных большими языковыми моделями Qwen, DeepSeek, Gemini и GPT, демонстрирует, что каждая из моделей проявляет предвзятость, отражаемую в различиях косинусного сходства между текстами, причём распределение этих различий, визуализированное через эллипсы ковариации, указывает на систематические отклонения в обработке политически окрашенной информации.
Анализ схожести между новостными статьями левых и правых изданий и их кратких изложений, сгенерированных большими языковыми моделями Qwen, DeepSeek, Gemini и GPT, демонстрирует, что каждая из моделей проявляет предвзятость, отражаемую в различиях косинусного сходства между текстами, причём распределение этих различий, визуализированное через эллипсы ковариации, указывает на систематические отклонения в обработке политически окрашенной информации.

Систематическая оценка предвзятостей в больших языковых моделях по политическим, идеологическим, гендерным и другим параметрам.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM) и их широкое применение, обеспечение беспристрастности и справедливости этих систем остается сложной задачей. В работе ‘A Systematic Analysis of Biases in Large Language Models’ проведено всестороннее исследование предвзятостей четырех популярных LLM по таким направлениям, как политика, идеология, геополитические альянсы, язык и гендер. Полученные результаты указывают на наличие скрытых склонностей и предубеждений, несмотря на стремление к нейтральности. Возможно ли создать действительно беспристрастные языковые модели, способные отражать многообразие взглядов и культур?

Разоблачение предвзятости в больших языковых моделях

Все большее распространение больших языковых моделей (БЯМ) в различных сферах жизни, от автоматизированной поддержки клиентов до генерации новостного контента, неизбежно влечет за собой проблему предвзятости. Эти модели, обучаемые на огромных массивах текстовых данных, невольно воспроизводят и усиливают существующие в этих данных стереотипы, предубеждения и дискриминационные паттерны. Предвзятость может проявляться в различных формах — от гендерных и расовых стереотипов до политической ангажированности и лингвистических предпочтений. В результате, ответы, генерируемые БЯМ, могут быть несправедливыми, оскорбительными или даже дезинформирующими, что создает серьезные этические и социальные риски, требующие пристального внимания и разработки эффективных методов смягчения.

Понимание различных типов предвзятости, проявляющихся в больших языковых моделях (БЯМ) — политической, идеологической, лингвистической и других — является ключевым аспектом для их ответственной разработки и внедрения. Эти предвзятости возникают из-за особенностей обучающих данных, которые могут отражать существующие в обществе стереотипы и предрассудки. Политическая предвзятость может приводить к выдаче результатов, склоняющихся к определенной политической точке зрения, в то время как идеологическая — к продвижению определенных убеждений. Лингвистическая предвзятость проявляется в неравномерном отношении к различным языковым группам или диалектам. Игнорирование этих типов предвзятости может привести к распространению дезинформации, усилению социальных неравенств и подрыву доверия к технологиям искусственного интеллекта. Тщательный анализ и смягчение этих предвзятостей — необходимое условие для создания справедливых и надежных систем, которые приносят пользу всему обществу.

Существующие методы оценки предвзятости в больших языковых моделях (БЯМ) часто оказываются недостаточно всесторонними, не позволяя выявить тонкие и сложные проявления стереотипов и дезинформации. Традиционные подходы, как правило, фокусируются на явных проявлениях предвзятости, таких как гендерные или расовые стереотипы в конкретных предложениях. Однако, БЯМ способны воспроизводить и усиливать предвзятость более скрытыми способами — через тонкие лингвистические конструкции, выборочное представление информации или ассоциации, которые могут быть неочевидны при поверхностном анализе. Недостаточное внимание к контексту, культурным нюансам и многообразию форм предвзятости приводит к тому, что многие потенциально вредоносные проявления остаются незамеченными, что представляет серьезную проблему для ответственной разработки и внедрения этих мощных технологий. Необходимы новые, более сложные методы оценки, учитывающие не только явные, но и скрытые формы предвзятости, а также контекст и потенциальные последствия для различных групп населения.

Анализ классификации новостей о выборах большими языковыми моделями показал, что они склонны приписывать лево-ориентированные статьи к левому спектру (синий цвет), а право-ориентированные - к правому (красный цвет), с незначительным смещением к центру (зеленый цвет).
Анализ классификации новостей о выборах большими языковыми моделями показал, что они склонны приписывать лево-ориентированные статьи к левому спектру (синий цвет), а право-ориентированные — к правому (красный цвет), с незначительным смещением к центру (зеленый цвет).

Методы оценки предвзятости больших языковых моделей

Для оценки лингвистических предубеждений и политической направленности больших языковых моделей (LLM) применялся комплекс методов. Оценка лингвистических смещений осуществлялась посредством задачи завершения истории, где модели предлагалось продолжить заданный сюжет, что позволяло выявить предвзятость в выборе лексики и построении повествования. Для анализа политических взглядов использовалось суммирование новостных статей из различных источников, позволяющее оценить тенденции в интерпретации событий и предпочтения в освещении определенных тем. Данные методы позволили получить количественную оценку предвзятости моделей в отношении различных лингвистических и политических аспектов.

Для выявления идеологических предубеждений использовалась классификация новостных статей из различных источников, что позволило оценить склонность модели к определенным политическим взглядам. Параллельно, для оценки геополитической направленности, проводилось моделирование голосований в Генеральной Ассамблее ООН (UNGA), где языковая модель выступала в роли государства-члена. Результаты моделирования сравнивались с реальными данными о голосовании для выявления закономерностей и потенциальных предвзятостей в принятии решений моделью, отражающих геополитические симпатии или антипатии.

Для оценки гендерных предубеждений языковых моделей был использован фреймворк, основанный на данных Всемирного опроса ценностей (World Values Survey). Этот подход включал в себя формулирование вопросов, основанных на существующих данных опроса, касающихся гендерных ролей, стереотипов и ожиданий. Вопросы были адаптированы для представления LLM в текстовом формате, и ответы моделей анализировались на предмет проявления систематических отклонений или предвзятости в отношении различных гендерных групп. Анализ проводился на основе частоты и характера ответов, выявляя потенциальные гендерные стереотипы, проявляющиеся в генерации текста моделью.

Анализ ответов исследуемых больших языковых моделей на вопросы Всемирного исследования ценностей показал, что их гендерные предпочтения соответствуют распределению ответов мужчин и женщин в исходном наборе данных, что иллюстрируется сопоставлением ответов на вопросы о социальных ценностях, этических нормах и стереотипах.
Анализ ответов исследуемых больших языковых моделей на вопросы Всемирного исследования ценностей показал, что их гендерные предпочтения соответствуют распределению ответов мужчин и женщин в исходном наборе данных, что иллюстрируется сопоставлением ответов на вопросы о социальных ценностях, этических нормах и стереотипах.

Наборы данных для всесторонней оценки

Набор данных Bias Flipper послужил основой для анализа политической предвзятости с использованием новостных сводок. Данный набор включает в себя статьи, перефразированные для изменения политической направленности, что позволяет оценить способность моделей различать тонкие изменения в представлении информации. Использование Bias Flipper обеспечило разнообразие точек зрения при оценке предвзятости, поскольку набор содержит материалы, представляющие различные политические позиции и темы. Это позволило провести более комплексный анализ, учитывающий различные типы предвзятости и нюансы в языке.

Оценка идеологической предвзятости осуществлялась с использованием набора данных Article Bias Prediction Dataset, содержащего размеченные примеры статей с указанием их политической направленности. Этот набор данных служил основой для сравнения классификаций, выполненных большими языковыми моделями (LLM), с существующими метками, что позволило количественно оценить степень соответствия и выявить потенциальные смещения в ответах LLM. Набор данных включает статьи, размеченные по различным категориям политической предвзятости, обеспечивая основу для оценки объективности и нейтральности генерируемого текста.

Для симуляции голосований в Генеральной Ассамблее ООН использовался набор данных UNGA Votes Dataset, содержащий информацию о голосовании делегатов по различным вопросам. Оценка согласия между предсказаниями языковой модели и фактическими голосами делегатов осуществлялась с помощью коэффициента Коэна Каппа ($\kappa$). Максимальное значение Коэна Каппа, достигнутое в ходе экспериментов, составило 0.35, что указывает на ограниченное согласие между предсказаниями модели и реальными результатами голосования.

Анализ согласованности голосований в Генеральной Ассамблее ООН (1946-2012 гг.) с использованием карт согласованности показывает, что мнения крупных языковых моделей наиболее совпадают с позициями делегатов в регионах, выделенных тёмно-красным цветом, и наиболее расходятся в регионах, выделенных тёмно-синим.
Анализ согласованности голосований в Генеральной Ассамблее ООН (1946-2012 гг.) с использованием карт согласованности показывает, что мнения крупных языковых моделей наиболее совпадают с позициями делегатов в регионах, выделенных тёмно-красным цветом, и наиболее расходятся в регионах, выделенных тёмно-синим.

Сравнительный анализ предвзятости больших языковых моделей

Экспериментальные исследования последовательно показали, что большие языковые модели (LLM), такие как Gemini, DeepSeek, Qwen и GPT, демонстрируют различные степени предвзятости по всем оцениваемым параметрам. Данное явление проявляется в систематических отклонениях от нейтральности в ответах моделей, затрагивающих широкий спектр тем и перспектив. Анализ проводился по множественным измерениям, включая гендерные установки, политические взгляды и социокультурные предпочтения, что позволило выявить статистически значимые различия в степени предвзятости между различными LLM. Наблюдаемые отклонения указывают на необходимость дальнейших исследований и разработки методов смягчения предвзятости в больших языковых моделях для обеспечения более справедливых и объективных результатов.

В процессе совершенствования алгоритмов суммирования новостей, встраивание Qwen Embedding сыграло ключевую роль в повышении точности определения политической предвзятости. Использование Qwen Embedding позволило улучшить представление семантического контекста новостных статей, что привело к более эффективной идентификации субъективных оценок и политической направленности в текстах. Это, в свою очередь, позволило снизить погрешность в автоматическом определении политических взглядов, представленных в новостных материалах, и повысить надежность анализа предвзятости.

В ходе экспериментов было выявлено, что все исследуемые большие языковые модели (LLM), включая Gemini, DeepSeek, Qwen и GPT, демонстрируют определенную степень предвзятости. Однако, модель GPT показала наибольшую разницу в соответствии с ценностями, выраженными женщинами и мужчинами, согласно данным опроса World Values Survey, составив абсолютную величину в 36.77%. Gemini проявила тенденцию к правоцентристским ответам, в то время как GPT, напротив, демонстрировала небольшое смещение в сторону левоцентристских взглядов.

Визуализация главных компонент (PCA) показывает, что средние векторные представления сгенерированных историй на разных языках (обозначенных кодом ISO 639-1) с помощью Qwen Embedding формируют отдельные языковые группы, при этом красная точка обозначает среднее значение для всех представлений.
Визуализация главных компонент (PCA) показывает, что средние векторные представления сгенерированных историй на разных языках (обозначенных кодом ISO 639-1) с помощью Qwen Embedding формируют отдельные языковые группы, при этом красная точка обозначает среднее значение для всех представлений.

Влияние и перспективы развития

Повсеместное распространение предвзятости в больших языковых моделях (LLM) подчеркивает необходимость непрерывного мониторинга и смягчения её последствий на протяжении всего жизненного цикла искусственного интеллекта. Эта предвзятость, проявляющаяся в различных формах — от гендерных и расовых стереотипов до культурных предубеждений — не является статичным свойством модели, а скорее динамическим явлением, усиливающимся или ослабевающим в процессе обучения и применения. Поэтому, недостаточно просто выявить и исправить предвзятость на этапе разработки; требуется постоянный контроль за выходными данными модели, анализ потенциальных искажений и оперативное внесение корректировок. Игнорирование этой проблемы может привести к дискриминационным последствиям в самых разных сферах — от автоматизированного найма и кредитования до систем правосудия и здравоохранения. Таким образом, эффективное управление предвзятостью в LLM — это не только техническая задача, но и вопрос социальной ответственности, требующий комплексного подхода и постоянных усилий на всех этапах жизненного цикла модели.

Перспективные исследования направлены на создание более надежных и обобщенных методов обнаружения предвзятости в больших языковых моделях (LLM). Особое внимание уделяется разработке техник, позволяющих устранять предвзятость на этапе предварительной подготовки моделей, до их развертывания и использования. Это предполагает не только выявление существующих искажений, но и создание алгоритмов, способных предотвращать их возникновение в процессе обучения. Такой подход позволит создавать более справедливые и объективные системы искусственного интеллекта, способные избегать увековечивания социальных стереотипов и дискриминации, что является важным шагом к обеспечению равного доступа к возможностям, предоставляемым искусственным интеллектом.

Решение проблемы предвзятости в больших языковых моделях (LLM) выходит далеко за рамки технических усовершенствований. Это, прежде всего, общественный императив, определяющий, получит ли человечество реальную пользу от развития искусственного интеллекта. Неустранение предвзятости рискует увековечить и даже усилить существующие социальные неравенства, приводя к дискриминационным результатам в критически важных областях, таких как здравоохранение, образование и правосудие. Поэтому, работа над устранением предвзятости — это не просто задача для инженеров и ученых, а коллективная ответственность, требующая участия экспертов из различных областей, включая этику, социологию и право, для обеспечения справедливого и равноправного будущего, в котором ИИ служит интересам всего человечества.

Исследование систематически демонстрирует, как предвзятости, укорененные в данных, формируют поведение больших языковых моделей. Этот процесс напоминает реверс-инжиниринг сложной системы, где необходимо разобрать её на компоненты, чтобы понять принципы работы. Как заметил Джон фон Нейман: «В науке нет места для предрассудков, только для логики и доказательств». Подобно тому, как фон Нейман стремился к точности в вычислениях, данная работа стремится выявить и оценить скрытые предубеждения, влияющие на ответы моделей. Обнаружение этих смещений в политических, идеологических и гендерных аспектах — это первый шаг к созданию действительно нейтрального и объективного искусственного интеллекта, способного к критическому анализу и не подверженного манипуляциям.

Куда же дальше?

Представленное исследование, подобно рентгеновскому снимку, обнажило предвзятости, скрытые в недрах больших языковых моделей. Однако, стоит признать, что выявленные смещения — лишь верхушка айсберга. Проблема не в устранении отдельных предубеждений, а в самой архитектуре этих систем, стремящихся к “правдоподобию” вместо истины. Оптимизация под статистическую достоверность не равнозначна созданию объективного интеллекта; скорее, это совершенствование механизмов имитации, способных убедительно воспроизводить существующие социальные паттерны — включая их недостатки.

Будущие исследования должны сместить фокус с симптоматического лечения на фундаментальный пересмотр принципов обучения. Необходимо исследовать альтернативные подходы, которые не опираются на слепое копирование данных, а стимулируют критическое мышление и способность к формированию независимых суждений. Попытки “нейтрализовать” предвзятости путём фильтрации данных напоминают попытки удержать ртуть в ладонях — бесполезное и, в конечном итоге, опасное занятие.

Истинный вызов заключается в создании систем, способных не просто обрабатывать информацию, но и понимать её контекст, оценивать достоверность источников и осознавать собственные ограничения. Это требует не только технологических прорывов, но и философского переосмысления самой концепции искусственного интеллекта — от машины, имитирующей разум, к системе, способной к истинному познанию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15792.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 16:03