BEATS: Bias Evaluatie en Beoordelings Test Suite voor Grootschalige Taalmodellen

BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models

March 31, 2025

Auteurs: Alok Abhishek, Lisa Erickson, Tushar Bandopadhyay

cs.AI

Samenvatting

In dit onderzoek introduceren we BEATS, een nieuw raamwerk voor het evalueren van Bias, Ethiek, Eerlijkheid en Feitelijkheid in Grote Taalmodellen (LLM's). Gebaseerd op het BEATS-raamwerk, presenteren we een bias-benchmark voor LLM's die de prestaties meet aan de hand van 29 verschillende metrieken. Deze metrieken bestrijken een breed scala aan kenmerken, waaronder demografische, cognitieve en sociale vooroordelen, evenals maatstaven voor ethisch redeneren, groepsrechtvaardigheid en het risico op feitelijke desinformatie. Deze metrieken maken een kwantitatieve beoordeling mogelijk van de mate waarin door LLM's gegenereerde reacties maatschappelijke vooroordelen kunnen bestendigen die systemische ongelijkheden versterken of vergroten. Om een hoge score op deze benchmark te behalen, moet een LLM zeer rechtvaardig gedrag tonen in zijn reacties, wat het een strenge standaard maakt voor verantwoorde AI-evaluatie. Empirische resultaten op basis van gegevens uit ons experiment laten zien dat 37,65% van de uitvoer van toonaangevende modellen uit de industrie een vorm van bias bevatte, wat een aanzienlijk risico benadrukt bij het gebruik van deze modellen in kritieke besluitvormingssystemen. Het BEATS-raamwerk en de benchmark bieden een schaalbare en statistisch rigoureuze methodologie om LLM's te benchmarken, factoren die bias veroorzaken te diagnosticeren en strategieën voor mitigatie te ontwikkelen. Met het BEATS-raamwerk is ons doel om de ontwikkeling van meer sociaal verantwoorde en ethisch afgestemde AI-modellen te ondersteunen.

English

In this research, we introduce BEATS, a novel framework for evaluating Bias, Ethics, Fairness, and Factuality in Large Language Models (LLMs). Building upon the BEATS framework, we present a bias benchmark for LLMs that measure performance across 29 distinct metrics. These metrics span a broad range of characteristics, including demographic, cognitive, and social biases, as well as measures of ethical reasoning, group fairness, and factuality related misinformation risk. These metrics enable a quantitative assessment of the extent to which LLM generated responses may perpetuate societal prejudices that reinforce or expand systemic inequities. To achieve a high score on this benchmark a LLM must show very equitable behavior in their responses, making it a rigorous standard for responsible AI evaluation. Empirical results based on data from our experiment show that, 37.65\% of outputs generated by industry leading models contained some form of bias, highlighting a substantial risk of using these models in critical decision making systems. BEATS framework and benchmark offer a scalable and statistically rigorous methodology to benchmark LLMs, diagnose factors driving biases, and develop mitigation strategies. With the BEATS framework, our goal is to help the development of more socially responsible and ethically aligned AI models.