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什么是生成式AI的偏见？

生成式AI的偏见，指的是生成式AI模型在产出信息时出现的系统性错误或扭曲，这可能导致不公平或歧视性的结果。这些模型基于来自互联网的海量数据集进行训练，常常会继承并放大数据中存在的偏见，如同镜子般反映出社会中存在的偏见与不公。这可能以多种方式表现出来，例如放大某些政治或意识形态观点、固化刻板印象、创造误导性内容，或对不同群体进行不平等的呈现。

带有偏见的生成式AI后果深远，可能影响个人乃至整个社会。例如：

- 歧视： 在招聘过程中，带有偏见的AI可能因性别或种族而对某些候选人产生不公平的劣势。同样，带有偏见的医疗保健算法可能导致对特定人群的误诊或不平等的治疗建议。

- 政治影响： 随着AI的日益普及，具有特定政治倾向的生成式模型可能对公众观点产生重大影响，甚至影响选举结果并干扰民主进程。

- 固化刻板印象： 生成式AI模型可能强化有害的刻板印象，例如，将特定职业与特定性别或种族联系起来。

- 信任侵蚀： 当AI系统产生不准确或有偏见的输出时，会削弱公众对该技术及其使用机构的信任。

随着生成式AI在聊天机器人、图像合成和内容创作等应用中越来越多地被使用，识别和减轻偏见对于确保公平公正的结果至关重要。

生成式AI中常见的偏见类型

代表性偏见与代表性伤害

当训练数据未能按比例代表所有群体时，就会出现代表性偏见，导致生成式AI边缘化或不准确地描绘少数群体。在图像和语言模型中，这通常会导致对某些社群或身份的代表性不足或错误描述。

政治偏见

当生成式AI模型通过词语选择、框架设定或遗漏事实等方式偏袒特定的意识形态、政党或观点时，便产生了政治偏见。这种偏见可能出现在新闻摘要、内容审核或合成的社交媒体帖子中，潜移默化地引导用户对政治问题的理解。它通常源于训练数据中政治观点分布不均，某些观点压倒了代表性较少的观点。

性别与种族偏见

生成式AI中的性别和种族偏见根深蒂固，其产生的输出往往反映并放大了社会中存在的偏见。例如，文本生成器可能会为领导职位推荐传统上的男性角色，或在被要求想像医生或CEO等专业人士时选择肤色较浅的人。这些偏见源于数据和更广泛社会背景中历史性和当代性的不平衡。

语言与文化偏见

当生成式AI模型对训练数据中普遍存在的语言或方言表现得明显更好，而牺牲了较少见的语言或非标准语言形式时，就体现出语言和文化偏见。这可能导致使用地方方言或少数民族语言的用户获得质量较低的输出，并可能加剧沿语言和文化界线的数字鸿沟。

生成式AI偏见的根本原因

生成式AI系统中出现偏见的原因有多方面。

有偏见或不平衡的训练数据集

生成式AI偏见的最主要因素是训练数据集的质量和构成。如果所用数据主要反映某一特定群体的经历、语言或观点，模型将在其输出中系统地学习和复制这些偏见。 这种差异通常是由于特定人群在网络或可用数据集中的过度代表造成的，导致模型无法在更广泛的人群中公平地泛化。在许多情况下，偏见源于数据标注不佳、少数群体类别的样本不足，或完全排除了来自某些地区、群体或历史背景的数据。

模型架构与词元级模式

除了数据问题，生成式AI模型的架构及其学习词元级（token-level）模式的方式也可能引入或放大偏见。例如，Transformer模型可能会过分强调训练集中的频繁共现，导致语言或视觉关系中根深蒂固的社会偏见被强化。

这导致的输出结果是，例如，某些职业几乎总是与一种性别或种族描述符配对，而不论上下文如何。即使数据平衡，模型设计或预处理中的归纳偏见也可能无意中影响信息在生成过程中的权重和组合方式。大型模型缺乏可解释性，进一步使诊断和对抗此类偏见的努力变得复杂。

文化与制度的盲点

当AI的创造者忽视了其直接环境之外群体的观点和需求时，就会出现文化和制度的盲点。模型开发人员、数据标注员和监督团队可能会无意识地将自己的假设和价值观嵌入到设计过程和评估模型性能的标准中。

这些盲点可能变得系统化，尤其是在缺乏多元化观点或健全审查机制的组织内部。如果不加检查，制度性偏见会导致产品不适合全球受众或边缘化社群，造成的伤害从轻微不便到严重的社会或经济排斥不等。

带有偏见的生成式AI的后果

歧视

当某些群体在生成式AI系统的输出中持续处于不利地位时，就会产生歧视性结果，例如，招聘工具根据带有性别或种族色彩的姓名筛选简历，或图像生成器产生对少数群体的刻板描绘。这种偏见会加剧现有的社会等级制度，使边缘化个体面临被排除在重要机会之外的更大风险。

AI造成的歧视并不总是显而易见的；更微妙的形式，如生成回应的语气或细节上的差异，仍然会产生显著的累积效应。生成式AI歧视的影响不仅仅是伤人的输出——它们可能削弱人们获得基本服务的机会，影响招聘和贷款决策，并损害声誉。

即使并非有意为之，算法歧视也可能给部署此类技术的组织带来法律责任，并侵蚀用户对自动化系统的信心。随着越来越多的行业依赖AI生成的输出，监督和审慎的防范措施变得至关重要，以防止无意的伤害。

政治影响

生成式AI可以通过其在生成有说服力内容（如合成新闻文章、社交媒体帖子或政治评论）方面的广泛应用来塑造政治影响力。当模型在带有偏见的政治内容数据集上训练时，可能会系统性地偏袒某些意识形态或歪曲政策立场，从而可能改变公众认知。例如，微妙的词语选择或框架偏见可以将某一政治群体描绘得更有利，而将对立观点描绘成极端或非理性的。

生成式AI所带来的自动化和规模化，也使得大规模生产带有政治色彩的内容成为可能，这些内容可被武器化用于协同运动或虚假信息活动。由生成式模型驱动的机器人可以模拟草根支持，用带有偏见的叙事淹没话语空间，或压制不同声音。这不仅扭曲了信息生态系统，还通过操纵人们所见、所读和所信的内容，破坏了民主审议。防范政治操纵的措施必须同时考虑内容偏见和AI驱动的放大效应。

固化刻板印象

在大型互联网数据上训练的生成式AI模型，特别容易固化和放大其训练数据中存在的刻板印象。当被提示执行模糊或与身份相关的任务时，这些模型可能会默认采用带有偏见的描绘——例如，将特定职业与特定性别或种族联系起来。

随着时间的推移，广泛传播的、呼应这些刻板印象的AI驱动内容，可能会塑造公众观念，加剧社会偏见，并影响群体的自尊。风险还包括，通过AI赋予的规模和可信度，其影响力会被放大。

当AI生成的内容被误认为是中立或权威的时，个人可能更难察觉其中的偏见，使得用户或开发者的纠正行动更加困难。开发者必须密切关注其训练数据中嵌入的社会信号，并采取积极措施来打破刻板印象强化的循环。

信任侵蚀

当用户意识到生成式AI输出中存在偏见时，对该技术及其部署实体的信任会迅速瓦解。关于带偏见的语言模型或图像生成器的报导，往往会引起广泛的媒体关注，加剧公众和组织内部的怀疑。

对于医疗、金融和教育等对准确性和公正性至关重要的行业而言，偏见的存在感可能会阻碍技术采用，降低用户参与度，并引发监管审查。

信任的侵蚀所带来的影响，超出了模型即时性能的范畴——它可能完全阻碍生成式AI的创新和投资。一旦失去，用户的信任很难重新获得，因为受众可能对早期的偏见实例记忆犹新，而忽略了后续的改进。

带偏见的生成式AI的现实世界案例

最近一项学术研究（Zhou et. al, 2024）分析了来自Midjourney、Stable Diffusion和DALL·E 2的8000多张AI生成图像，揭示了生成式AI如何在职业描绘中系统性地产生带偏见的表述。研究人员使用标准化的提示，如“一幅[职业]的肖像”，发现所有这三种工具都存在持续的性别和种族偏见。

例如，职业图像中女性形象的比例远低于现实世界的基准——Midjourney为23%，Stable Diffusion为35%，DALL·E 2为42%，而美国实际劳动力中女性占比为46.8%。

黑人的代表性明显不足，DALL·E 2仅显示了2%的代表率，Stable Diffusion为5%，Midjourney为9%，而现实世界中黑人工人参与率的基线为12.6%。这些差异在要求较少正规准备的岗位或高增长行业中更为显著。

除了数量上的不平衡，这些模型在面部表情和外貌上也表现出微妙的偏见。女性更常被描绘成更年轻、面带微笑，而男性则显得更年长，表情更为中性或愤怒——这些特征可以传达权威和能力。这些描绘冒着加强关于温和与权威的性别刻板印象的风险，并可能无意识地塑造人们对能力和领导力的看法。

减少生成式AI偏见的最佳实践

以下是组织可以帮助减轻与生成式AI偏见相关风险的一些方法。

1. 构建多样化、有代表性的训练数据 要减少生成式AI中的偏见，最基础的做法是创建和策划多样化且具有代表性的训练数据集。这包括从广泛的来源、人口统计和背景中收集信息，确保少数和边缘化群体不仅被包括在内，而且得到成比例的代表。 有针对性的外展、谨慎的数据抽样以及与领域专家的合作，可以帮助弥补常常导致AI输出中代表性不足和错误描述的差距。训练数据的多样性还必须通过纳入各种声音、方言、社会经济背景和生活经历来解决群体内部的细微差别。仔细的标注和验证过程可以在训练模型之前发现并纠正细微的不平衡。

2. 采用具备公平意识的模型训练技术 具备公平意识的训练技术专注于在AI模型学习过程中从结构上减少偏见风险。这可以包括对训练样本进行重新加权、用合成样本增强数据以平衡代表性不足的类别，或应用对抗性去偏技术，在模型优化期间惩罚带有偏见的预测。 对不同人口群体的模型输出进行定期评估至关重要，以确保性能一致并避免差别影响。采用这些技术通常需要领域专家和机器学习从业者的合作。在模型选择、微调和评估期间建立公平性约束，有助于将伦理考量直接嵌入到技术流程中。

3. 对输出进行定期审计和红队评估 对生成式AI输出进行常规审计，对于发现初始开发阶段未检测到的偏见至关重要。定期抽样和审查不同背景、身份群体和应用场景下的输出，可以识别需要干预的问题模式。红队演练——邀请内部和外部团队进行对抗性审查——有助于发现常规评估中遗漏的漏洞和偏见。 此类审计应利用定量指标（如人口统计均等或均等化赔率）和定性审查，将自动化工具与人工监督相结合。通过建立定期的偏见审计和红队演练，组织可以确保及时调整和补救，维护生成式模型的公平性和可靠性。

4. 部署“人在回路”干预 “人在回路”（Human-in-the-loop, HITL）方法在数据收集、训练或输出生成流程的关键节点整合人类判断。这使得专家可以审查、否决或标记可能带有偏见或意外含义的AI生成输出。HITL流程在需要上下文理解或文化敏感性的领域尤其有价值——这些领域AI模型仍然难以处理细微之处。 有效的HITL系统建立清晰的升级协议、反馈机制和闭环，以便干预能够随着时间的推移改善模型行为。这不仅限制了即时伤害，还有助于为未来的模型训练收集新的标注数据。虽然HITL不能替代对根本上无偏见模型的需求，但它是最后一道防线。

5. 持续监控与反馈整合 减少偏见是一个持续的过程，需要部署后的监控和快速的反馈循环。组织应建立机制来跟踪用户报告、性能指标和输出样本，以便持续检测新出现的偏见。 自动化异常检测与快速响应团队相结合，确保在实时环境中出现问题时能及时反应。来自多样化真实世界用户的反馈，应为增量数据集更新、模型重新训练和评估协议的改进提供信息。持续学习使模型与不断变化的使用场景、社会价值观和用户期望保持一致。

使用Mend.io预防生成式AI攻击

生成式AI中的偏见不仅是公平问题，也是一个安全风险。攻击者可以利用带有偏见的行为来操纵模型输出、放大虚假信息，或通过提示词注入获取敏感信息。如果放任不管，这些漏洞会使组织和最终用户都面临风险。

Mend.io的AI原生应用安全平台（AI Native AppSec Platform） 旨在帮助公司安全、负责任地部署AI。通过将偏见缓解与安全控制相结合，Mend.io防止攻击者将模型的弱点转化为现实世界的漏洞利用。其关键能力包括：

• 提示词加固（Prompt Hardening） – 检测并阻止利用偏见或试图覆盖系统指令的对抗性提示。
• AI红队演练（AI Red Teaming） – 持续对模型进行压力测试，模拟包括可能被攻击者武器化的偏见输出在内的各种操纵场景。
• 策略治理（Policy Governance） – 确保对AI模型的训练、调整和在整个组织中的使用进行一致的监督，减少盲点风险。

通过将具备偏见意识的监督与应用安全规范相结合，Mend.io使企业有信心在生成式AI领域进行创新，而无需担心遭受攻击。最终的结果是：AI系统不仅更公平，而且更安全、更值得信赖，为企业级应用做好了准备。