Языковые модели: как оценить и снизить социальный вред?

Автор: Денис Аветисян

Новая методика SHARP позволяет комплексно анализировать риски, связанные с предвзятостью и потенциальным нанесением вреда крупными языковыми моделями.

"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

Распределение показателей вреда, оцениваемых по индексу SHARP на уровне запросов, демонстрирует различия между моделями, отраженные в разбросе данных, представленном в виде диаграмм размаха.

SHARP — это фреймворк для оценки социального вреда, основанный на анализе распределений рисков, экстремальных событий и многомерных проявлений предвзятости в больших языковых моделях.

Несмотря на широкое внедрение больших языковых моделей (LLM) в критически важные области, существующие метрики оценки часто упускают из виду сложные аспекты социального вреда. В данной работе представлена методология $SHARP$ (Social Harm Analysis via Risk Profiles для измерения неравенства в больших языковых моделях), предлагающая многомерный, учитывающий распределение, подход к оценке социального вреда. Показано, что модели с сопоставимым средним риском могут значительно различаться по подверженности экстремальным сценариям и волатильности, при этом смещение демонстрирует наиболее выраженную склонность к серьезным последствиям. Не является ли переход к профилированию рисков, учитывающему «хвосты» распределений, необходимым шагом для обеспечения ответственной разработки и внедрения LLM?

Идентификация Измерений Вреда в Больших Языковых Моделях

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют значительный потенциал для нанесения вреда обществу, что обуславливает необходимость разработки надежных систем оценки их безопасности. Их способность генерировать текст, неотличимый от человеческого, может быть использована для распространения дезинформации, разжигания ненависти или манипулирования общественным мнением. В связи с этим, крайне важно не только оценивать общую производительность таких моделей, но и тщательно анализировать их поведение в различных сценариях, выявляя потенциальные риски и разрабатывая стратегии смягчения последствий. Отсутствие адекватных оценочных рамок может привести к неконтролируемому распространению вредоносного контента и подрыву доверия к технологиям искусственного интеллекта.

Существующие методы оценки больших языковых моделей (LLM) зачастую не позволяют выявить конкретные типы потенциального вреда, что существенно затрудняет разработку эффективных стратегий смягчения последствий. Общие метрики, используемые для определения «безопасности» или «точности», могут скрывать критические недостатки в отдельных аспектах — например, предвзятость в ответах, распространение дезинформации или нарушение этических норм. Отсутствие детализированного анализа не позволяет точно определить, какие именно механизмы внутри модели приводят к нежелательным результатам, и, следовательно, препятствует целенаправленной корректировке и улучшению. Таким образом, для обеспечения ответственного развития LLM необходимы инструменты, способные выявлять и количественно оценивать различные формы вреда на гранулярном уровне, что позволит более эффективно бороться с потенциальными рисками.

Для всесторонней оценки больших языковых моделей необходимо выходить за рамки единичных метрик и рассматривать потенциальный вред по множеству измерений. Исследования показывают, что модели могут проявлять различные виды предвзятости, влияющие на справедливость и беспристрастность результатов. Помимо этого, важно оценивать соответствие генерируемого контента этическим нормам и принципам, а также проверять достоверность и надежность предоставляемой информации — так называемую эпистемическую надежность. Определение и количественная оценка этих различных аспектов вреда, таких как гендерные, расовые или культурные предубеждения, позволяет не только выявить конкретные недостатки моделей, но и разработать более эффективные стратегии для их смягчения и обеспечения безопасного и ответственного использования.

Оценка больших языковых моделей (LLM) с использованием единственного показателя может скрывать важные аспекты безопасности и потенциального вреда. Исследования показывают, что фокусировка на общей производительности, например, точности или беглости речи, не позволяет выявить специфические уязвимости в отношении предвзятости, несправедливости или недостоверности информации. Для всестороннего анализа требуется многомерный подход, учитывающий различные типы вреда по отдельности. Такой подход позволяет не только более точно оценить риски, но и разработать целенаправленные стратегии для смягчения негативных последствий, обеспечивая тем самым более безопасное и надежное использование LLM в различных областях.

Анализ распределений вероятностных и чувствительных к риску метрик SHARP на уровне запросов показывает, что совместная вероятность безопасности и вероятность любого вреда характеризуют вероятность отказа, а кумулятивный логарифмический риск отражает нелинейную агрегацию и усиление эффектов в хвосте распределения, что обосновывает акцент SHARP на статистике, учитывающей хвосты распределений, а не на оценке, центрированной вокруг среднего значения. — Анализ распределений вероятностных и чувствительных к риску метрик SHARP показывает, что совместная вероятность безопасности и вероятность любого вреда характеризуют вероятность отказа на уровне запроса, а кумулятивный логарифмический риск отражает нелинейную агрегацию и усиление эффектов в хвосте распределения, что обосновывает акцент SHARP на статистике, учитывающей хвосты распределений, а не на оценке, центрированной вокруг среднего значения.

SHARP: Стандартизированный Протокол Оценки Социально Опасного Поведения

SHARP (Standardized Harm Assessment for Responsible Prediction) представляет собой фиксированный протокол оценки социально опасного поведения больших языковых моделей (LLM). Этот протокол обеспечивает стандартизированный подход к тестированию безопасности, что позволяет проводить сопоставимый анализ различных моделей и версий. В отличие от ad-hoc методов оценки, SHARP определяет четкий набор сценариев и метрик для измерения потенциального вреда, включая оскорбления, дискриминацию, разжигание ненависти и распространение дезинформации. Использование фиксированного протокола облегчает воспроизводимость результатов, автоматизацию процесса тестирования и позволяет отслеживать улучшения в безопасности моделей со временем. Стандартизация также упрощает сравнение моделей, разработанных разными командами, и способствует развитию более надежных и безопасных LLM.

В основе SHARP лежит метрика “Кумулятивный Логарифмический Риск” (Cumulative Log-Risk), представляющая собой перепараметризацию сигналов, указывающих на потенциальный вред. Данная метрика позволяет представить общий риск как сумму вкладов от отдельных категорий вреда, что обеспечивает возможность декомпозиции и целенаправленных интервенций. Переход к логарифмической шкале позволяет смягчить влияние выбросов и упрощает агрегацию рисков, а аддитивная структура упрощает анализ вклада различных факторов в общий уровень опасности. Использование этой метрики позволяет не просто оценить общий уровень риска, но и определить, какие конкретно аспекты модели нуждаются в улучшении для повышения безопасности.

В основе SHARP лежит метрика Conditional Value at Risk на 95-м перцентиле (CVaR95), предназначенная для оценки наиболее серьезных потенциальных рисков, возникающих при использовании больших языковых моделей. CVaR95 фокусируется на «хвосте» распределения вероятностей, то есть на тех небольших процентах случаев, когда модель генерирует наиболее опасные или нежелательные ответы. В отличие от среднего значения, которое может быть искажено выбросами, CVaR95 учитывает только те результаты, которые превышают определенный порог риска, позволяя более точно оценить и минимизировать вероятность возникновения критических ситуаций. $CVaR_p = E[X | X > VaR_p(X)][latex], где [latex]VaR_p(X)$ - Value at Risk на уровне $p$ , а $E$ - математическое ожидание. Использование CVaR95 позволяет SHARP приоритизировать управление "хвостовыми" рисками и повысить общую безопасность языковых моделей.

В рамках SHARP оценка вреда учитывает вариативность выходных данных языковых моделей, что позволяет получить более реалистичную картину потенциальных рисков. Традиционные методы оценки часто усредняют результаты, игнорируя "хвост" распределения, где находятся наиболее опасные сценарии. SHARP, напротив, анализирует распределение вероятностей выходных данных, выявляя и оценивая вероятность возникновения редких, но критически важных случаев. Это достигается путем использования метрик, чувствительных к распределению, таких как $CVaR_{95}$ (Conditional Value at Risk на 95-м перцентиле), что позволяет более точно оценить совокупный риск, связанный с моделью, и выявить области, требующие особого внимания при разработке мер безопасности.

Анализ распределений вероятностных и чувствительных к риску метрик SHARP показывает, что совместная вероятность безопасности и вероятность любого вреда характеризуют вероятность отказа на уровне запроса, а кумулятивный логарифмический риск отражает нелинейную агрегацию, подчеркивающую поведение в "хвосте" распределения.

Проверка SHARP: Статистическая Строгость и Согласованность Оценок Экспертов

Для обеспечения надежности оценки вреда, согласованность оценок между экспертами была измерена с использованием средней абсолютной разницы (Mean Absolute Deviation). Полученные значения подтверждают высокую степень согласованности между оценками различных экспертов, что свидетельствует о стабильности и воспроизводимости процесса оценки вреда. Метод позволяет количественно оценить разброс оценок и убедиться в их надежности, что критически важно для обеспечения объективности результатов.

Для агрегации оценок экспертов был реализован метод Log-Sum-Exp (LSE), который позволяет приоритизировать более строгие оценки, минимизируя при этом влияние выбросов и обеспечивая устойчивость к аномальным данным. $LSE(x) = \log(\sum_{i=1}^{n} e^{x_i})$ - данная формула гарантирует, что оценки, классифицированные как более опасные, оказывают непропорционально большее влияние на итоговый результат, не доминируя при этом полностью над менее строгими оценками. Использование LSE обеспечивает более консервативную оценку рисков, что особенно важно в задачах оценки потенциального вреда, где избежание ложноотрицательных результатов является приоритетным.

Для оценки статистической значимости различий в оценках вреда использовались непараметрические тесты, в частности, тест Вилкоксона со знаком рангов и тест Фридмана. Результаты теста Фридмана показали значение p-value менее 0.01, что свидетельствует о статистически значимых различиях между оценками, полученными от различных моделей. Использование непараметрических тестов было обусловлено особенностями данных, не соответствующими требованиям параметрических тестов о нормальном распределении.

Для оценки вклада модели и запроса в общий уровень риска использовалось статистическое разложение с применением метода “Двусторонней Фиксированной Эффектной Декомпозиции”. Результаты анализа показали, что дисперсия, объясняемая идентичностью запроса, превосходит дисперсию, объясняемую идентичностью модели. Это указывает на то, что формулировка запроса оказывает более существенное влияние на оценку риска, чем конкретная используемая языковая модель. Данный подход позволяет изолировать и количественно оценить вклад каждого фактора в общую оценку, обеспечивая более детальное понимание механизмов генерации рискованных ответов.

Скрипичные графики показывают распределения оценок вреда по под-индексу SHARP для различных моделей, демонстрируя разброс, асимметрию и массу выбросов, которые скрываются при использовании средних значений по моделям.

Количественная Оценка Общего Риска: Перспектива "Объединения Отказов"

Для количественной оценки общего риска была применена концепция “объединения отказов” (Union-of-Failures). Данный подход позволяет рассматривать вероятность активации хотя бы одной из потенциально опасных характеристик, предоставляя целостную картину рисков, связанных с большими языковыми моделями. Вместо анализа отдельных типов вреда, модель оценивает общую вероятность наступления какого-либо неблагоприятного исхода, что обеспечивает более реалистичную и всестороннюю оценку безопасности. Такой метод позволяет выявить системы, склонные к проявлению хотя бы одного типа вредоносного поведения, даже если вероятность каждого отдельного типа невелика. Рассмотрение рисков через призму "объединения отказов" способствует более эффективной разработке стратегий смягчения последствий и повышению надежности языковых моделей.

Традиционные методы оценки рисков часто концентрируются на выявлении отдельных типов потенциального вреда, например, предвзятости или генерации токсичного контента. Однако, такой подход не позволяет получить полное представление об общей степени риска, поскольку игнорирует возможность одновременного проявления нескольких типов вреда. Вместо этого, предлагаемый подход позволяет оценить вероятность активации хотя бы одной из потенциально опасных характеристик модели, учитывая взаимосвязь между различными типами вреда. Это создает более тонкое и реалистичное представление об общей опасности, позволяя выявить модели, которые могут казаться безопасными при рассмотрении отдельных характеристик, но представляют значительный риск при комплексной оценке. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание потенциальных проблем и позволяет разработать более эффективные стратегии по смягчению рисков, связанных с большими языковыми моделями.

Анализ данных демонстрирует высокую степень различимости между парами языковых моделей на основе метрики CVaR (Conditional Value at Risk). Впечатляющие 80% пар моделей оказались сепарируемыми, что указывает на способность CVaR эффективно выявлять различия в профилях риска. Статистически значимые различия зафиксированы для 44 из 55 исследованных пар, что подтверждается коэффициентом Кендалла W, равным 0.1809. Полученные результаты свидетельствуют о том, что CVaR представляет собой надежный инструмент для количественной оценки и сравнения уровней безопасности различных больших языковых моделей, позволяя дифференцировать их на основе потенциальных рисков.

Предложенный SHARP-фреймворк, в сочетании с концепцией “объединения отказов” (Union-of-Failures), представляет собой надежный и всесторонний подход к оценке безопасности больших языковых моделей. Данный метод позволяет не просто выявлять отдельные типы потенциального вреда, но и комплексно оценивать вероятность активации хотя бы одного из них, учитывая взаимосвязи между различными аспектами безопасности. Сочетание этих двух подходов обеспечивает более полное понимание рисков, связанных с использованием LLM, и способствует разработке более эффективных стратегий по их смягчению. Результаты анализа показывают, что данный комплексный подход позволяет четко разграничить модели по показателю CVaR, выявляя статистически значимые различия между ними и обеспечивая надежную основу для сравнительной оценки безопасности.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости оценки рисков, выходящих за рамки средних значений, и анализа “хвостов” распределений для выявления потенциального социального вреда, генерируемого большими языковыми моделями. Этот подход перекликается с мыслями Джона фон Неймана: «В науке нет абсолютной истины, только степени правдоподобия». Действительно, оценка социальных последствий не может опираться лишь на усредненные показатели; необходимо учитывать крайние случаи и вероятностные сценарии, поскольку именно они определяют реальный ущерб. Работа над SHARP демонстрирует, что упрощение оценки до среднего значения игнорирует потенциальные негативные последствия для уязвимых групп, что соответствует принципу учета долгосрочных издержек любого упрощения.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к выявлению социальных рисков в больших языковых моделях, лишь обнажает глубину проблемы. Оценка не через средние значения, а через распределения и «хвосты» - это признание того, что системы не совершенны, а стареют, накапливая погрешности. Каждый выявленный «баг» - это момент истины на временной кривой, а технический долг - закладка прошлого, оплачиваемая настоящим. Однако, вопрос о том, как именно эти риски квантифицировать и, главное, как обеспечить их реальное снижение, остается открытым.

Попытки создать метрики «социального вреда» неизбежно сталкиваются с субъективностью. Каждая модель - это отражение создавшего её общества, со всеми его противоречиями и предрассудками. Поэтому, фокусировка исключительно на «хвостах» распределений - это лишь частичное решение. Необходимо понимать, что сама концепция «справедливости» является динамичной и контекстуальной, а не статичной и универсальной.

В перспективе, представляется важным сместить акцент с поиска «безопасных» моделей на создание систем, способных к самодиагностике и адаптации. Модели, которые не просто выдают результат, но и осознают границы своей компетенции, а также способны объяснить логику своих решений. Иначе, мы рискуем создать инструменты, которые лишь усугубят существующие социальные неравенства, замаскированные под видом объективности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21235.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-30 22:32