大语言模型应用场景中的偏见和公平性评估可操作框架

大型语言模型在多种实际应用中表现出卓越的性能，然而其在运行过程中也可能产生一定的偏见，进而对特定受保护属性群体（例如性别、种族、性取向或年龄等）带来不公正的影响。本研究旨在为相关从业人员提供一份技术性指导手册，用以分析和评估大型语言模型在具体应用场景中所面临的偏见及公平性隐患。

研究背景与问题提出

大语言模型在应对多种任务时所展现出的广泛适用性，使得在模型层面对其偏见与公平性进行评估面临诸多挑战。当前已有方法主要依赖于使用预设提示的基准数据集来衡量潜在风险，但这种方式可能会对低风险提示群体的应用情境产生风险高估的问题。同时，现有研究尚未提出一种有效机制，能够将大语言模型的实际应用场景与相应的偏见及公平性评估标准进行合理匹配。

本研究致力于构建一个具备实际操作性的评估体系，以应对上述局限。该体系基于应用场景进行定义，使从业人员能够结合具体场景的特点以及相关利益方的价值取向，将大语言模型的应用情境对应至合适的偏见与公平性评估指标集合。此方法的核心优势在于其融合了实际应用中所使用的提示内容，并特别关注那些已被证实会显著提升偏见和不公结果可能性的特定提示所带来的风险。

为阐述该框架，本文首先从现有文献中提炼出关于大语言模型偏见与公平性的理想化定义，并依据风险类别对其进行系统归类。接着，将这些分类后的风险对应至一个面向大规模应用场景的用例分类结构之中。最终，针对每种风险类别，