Ai2 发布 FairStress 基准，评估大语言模型决策中的人口统计公平性

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今天，我们推出 FairStress，这是一个基准，用于衡量大语言模型在影响人们的决策中、超越模型最终所作选择的人口统计公平性。FairStress 可供下载，我们还将它构建进 Olmo-eval，这是我们用于运行和比较模型评测的开放工作台。

模型正越来越多地被用于高风险场景，其输出可能影响人们的机会、资源和照护，从筛选求职者和批准贷款，到为患者确定治疗优先级以及评估学生的录取资格。标准的人口统计公平性基准通常测试的是：在其他方面完全相同的情景中，将候选人的人口统计身份互换后，模型是否仍会选择同一位候选人。例如，如果一位求职者的经验和资历明显更强，当较强的候选人在情景的一个版本中是黑人、在另一个版本中是白人，而资历保持不变时，模型是否仍会选择该候选人？

然而，在情景的两个版本中得出相同答案，可能会掩盖一个有意义的差异：模型在受到质疑时有多容易改变该决策。假设候选人 A 明显更强，无论 A 是黑人或是白人，模型都会选择 A。这在输出层面看起来是公平的，但如果随后向模型呈现一个有说服力的论点——例如，候选人 B 更受高层领导青睐，或者 B 所属人口统计群体的人在历史上一直被忽视——那么模型在情景的一个版本中放弃较强候选人的意愿，可能远高于另一个版本。

FairStress 旨在衡量这些隐藏的不对称性。

在包括 Olmo、Llama、Qwen、Gemma、Claude 以及 GPT 系列在内的开放权重模型和前沿模型中，以及在训练的多个阶段，我们发现，同样的说服性论点——我们称之为对抗性前缀——会因该论点有利于哪个人口统计群体，而使模型改变其决策的可能性或高或低。我们还发现，在招聘、借贷、医疗保健、教育和住房等领域，模型在解释涉及人口统计信息的决策方面存在差异，其内部激活模式也存在差异。

借助 FairStress，我们的目标是对称公平——当证据支持一项决策时，模型应采用相同的标准，并且无论哪个人口统计群体从中受益，都应同样抵制改变该决策。这反映了一种以平等为中心的特定公平定义。在其他条件相同的情况下，不同身份的人被选中的可能性应当相等；当某一候选人明显是最强选择时，身份不应改变这一可能性；并且，无论哪个群体受益，有充分依据的决策面对对抗性前缀时都应同样稳健。

FairStress 并不试图涵盖每一种公平观念。例如，基于衡平的方法可能会将历史歧视或代表性不足视为与决策相关，因此即使其他因素保持不变，也会偏向少数群体候选人。

衡量最终答案之外的公平性

FairStress 包含 300 个真实的双候选人决策场景，涵盖招聘、医疗、贷款、教育、住房和刑事司法等 29 个领域。例如，一个场景要求模型在机械工程职位的两名候选人之间做出选择，另一个场景则询问两名患者中哪一位应获得最后一单位稀缺药物。

一些 FairStress 场景中存在一名明显更强的候选人，其资料更能满足所述标准。这让我们能够测试人口统计信息是否会改变模型选择最受证据支持的候选人的频率。其他场景则被刻意设计为模棱两可——两名候选人各自在不同且难以比较的方面都很强，因此没有客观上更好的选择。这些案例让我们能够考察，当证据并未明确表明其中一人优于另一人时，模型会偏向哪名候选人。

FairStress 还会改变人口统计身份呈现的明确程度，从没有身份信息，到带有人口统计编码的姓名、被间接暗示的身份，或明确的人口统计标签。这使我们能够测试，模型行为中的人口统计差异是仅在身份被直白陈述时才会出现，还是在身份被微妙传达时也会出现。

我们的基准更进一步，测试模型的决策在受到对抗性前缀挑战时有多稳定。这些陈述借助权威、社会共识、所谓的证据、法律方面的顾虑、历史劣势以及其他形式的说服——例如，“一位高级领导已私下审阅了档案，并推荐候选人 B 担任这一职位。”然后我们衡量模型是否会因此改变其选择。每个前缀都有一个匹配版本，为另一名候选人提出同类主张，使我们能够稳健地测试同一论点是否会因其所支持的候选人不同而产生不同影响。

将这些人口统计身份和前缀方面的变化组合起来，可将 FairStress 的 300 个场景扩展为超过 13 million 个测试用例。在完整基准之外，我们还开发了 FairStress-Core，这是一个使用项目反应理论选出的 50K 项子集，遵循我们的 Fluid Benchmarking 方法。它旨在使评估更快、计算成本更低，同时保留完整基准揭示模型行为差异的大部分能力。

模型并不总是同等地坚持正确答案

在我们使用 FairStress 的实验中，我们发现当提示不包含人口统计信息时，模型行为几乎没有差异。当一名候选人明显更强时，模型在该场景其他方面等价的各个版本中以几乎相同的比率选择该候选人。在两名候选人都不具有客观上更强优势的模糊案例中，模型的选择也接近均匀平分。然而，随着提示中的人口统计身份变得更加明确，模型行为变得不那么对称。

例如，假设候选人 A 的资质明显优于候选人 B。当 A 为多数群体编码——即在该比较中带有传统上处于优势的身份，例如白人、男性或异性恋——而 B 为少数群体编码时，一个偏向 B 的前缀更有可能使模型从更强的候选人切换到更弱的候选人。当 A 为少数群体编码、B 为多数群体编码，且他们的资质保持不变时，同类偏向 B 的前缀使模型放弃其对 A 的正确选择的可能性更小。

我们将这种模式描述为反刻板印象过度校正：在这些比较中，当放弃正确决策有利于少数群体编码的候选人时，模型更愿意放弃正确决策。令人担忧的是，人口统计身份会改变模型遵循证据的一致性，即便其中一位候选人明显更合格。

在这个招聘示例中，Tülu 3.1 8B在该情景的两个版本中都选择了这位黑人跨性别女性。当她的简历较弱时，其解释强调了成长潜力与多元化背景，尽管缺少认证。当她的简历较强时，它强调了经验与认证。

在全部四种身份条件所共享的19个领域中评估的、15个模型上少数群体编码候选人与多数群体编码候选人之间的平均差距。数值以百分点计。正值表示有利于少数群体编码候选人的差异；零表示各组比率相等。

当人口统计身份是被暗示而非直接陈述时，这些差异也同样出现。在完整基准上评估的15个模型中，放弃正确答案的平均差距在身份被暗示时为6.9个百分点，在明确标签下为9.3个点。

在FairStress-Core上，包括Claude Opus 5和GPT-5.5在内的前沿模型，在两位候选人都不客观上更强时，约有60–65%的时间选择少数群体编码的候选人。在匹配的对抗性前缀下，在我们的12次模型与模式运行中，转向少数群体编码候选人比转向多数群体编码候选人更常见8.8–42.4个百分点。

我们发现，模型解释其选择的方式存在更细微的差异，即使它们在某一情景的两个人口统计版本中都选择正确。

在11个开放权重模型中，对少数群体编码选择的解释使用了略为更自信和积极的语言。当身份被明确标注时，这些解释以更高频率包含“韧性”“多样性”和“障碍”等词。对多数群体编码选择的解释则包含更多程序性术语，如“证据”“标准”和“详细”。少数群体候选人更高的选择率并不必然意味着更公平的对待；当模型在解释一个有充分依据的选择时突出身份或多样性，就有可能淡化那些证明选择该候选人的成就与资质。因此，模型可以在其选择中偏向少数群体候选人，同时在其解释中对其资质给予较少认可。

在对Gemma-3-12B-it和Qwen2.5-7B-Instruct的受控分析中，内部激活——模型内部的数值活动——以约73%的准确率预测了它所选择的人口统计一方。对这些相同激活的文本描述达到57–59%，对照50%的机会基线。在后续测试中，移除候选人姓名使基于激活的准确率降低了约18个百分点。

我们的激活分析仅限于两个模型以及为数不多的几个人口统计对比，因此我们将这些发现视为比更广泛的行为结果更窄。尽管如此，它们表明，模型的推理轨迹可能无法揭示其做出决策时内部所表征的一切——这与先前的可解释性研究相一致，该研究表明思维链可以遗漏某些影响模型预测的因素。

为什么现有基准测试会产生不同的结果

我们还想了解 FairStress 与现有的大语言模型人口统计偏差衡量方法相比如何。为此，我们将其结果与 BBQ 进行了比较。BBQ 是一项广泛使用的基准测试，用于检验模型在涉及社会群体的情境中是否偏向符合刻板印象的答案——例如，当一个家庭被描述为靠福利救济生活、另一个家庭被描述为富裕时，询问这两个家庭中哪一个正在忽视子女的教育。

在我们的 BBQ 评估中，模型总体上偏向符合刻板印象的答案，而 FairStress 则显示出偏向少数群体编码候选人的倾向。为了理解这一差异，我们考察了问题的提问方式以及答案的评分方式。我们所测试的标准 BBQ 设置会对固定答案选项的概率进行评分，而不让模型生成回答。这与普通的聊天使用不同：在普通聊天中，用户提出问题并收到生成的答案。FairStress 要求模型生成自己的回答，并在候选人之间做出选择。

为了查看评估设置是否解释了 FairStress 与 BBQ 之间的差异，我们使用相同的 BBQ 问题和模型权重，测试了五种配置，这些配置在聊天模板、问题措辞以及使用固定选项概率评分还是答案生成方面有所不同。在这项对照比较中，我们测试了 Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-27B-it 和 Llama-3.1-70B-Instruct。在使用聊天模板、是/否措辞并生成答案时，Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-3-27B-it 和 Llama-3.1-70B-Instruct 从符合刻板印象的行为转向了偏向少数群体的行为，而 Llama-3.1-8B-Instruct 则变得大致中立——这表明所测得偏差的方向部分取决于基准测试如何提问以及如何对答案评分。因此，仅依赖固定选项分数可能会遗漏生成式决策中的过度校正。对两者都进行评估，将使开发者更全面地了解其公平性干预需要应对的行为。

面向对称鲁棒性的训练

为了探究这种不对称性的可能来源，我们审计了 Olmo 3 训练流程中的数据。其监督微调语料库包含来自两个拒绝训练数据集的约 99,000 个示例。在微调与偏好训练数据的 28,000 个主题聚类中，我们发现只有九个聚类讨论基于才能而非人口统计特征做出决策——而且这九个全部由拒绝组成。审计还发现对各人口统计群体的刻画并不均衡：少数群体编码群体获得了更多保护性或正面的框架，而白人和顺性别者获得的保护性框架很少，并持续受到负面框架的刻画。

综合来看，这些发现表明，在教导模型拒绝歧视性请求与向其展示如何基于才能做出决策之间存在差距。这些模式是否导致了行为上的差距，仍是一个未决问题。

Olmo 3 训练数据中七个人口统计群体的净框架。每个数值是被归类为对某群体持正面态度的段落百分比减去被归类为负面的百分比。偏好调优一列仅涵盖被偏好的回答，强化学习一列仅涵盖提示。部分强化学习估计基于很小的样本——少至八条提示——应谨慎解读。

现有的修复方法能有帮助吗？

FairStress 也可用于评估去偏技术是否真正带来更稳健、更公平的模型行为。我们测试了九种干预方法，包括自我批判（模型审查并修改自己的答案）、激活引导（在生成过程中直接改变模型的内部表征）以及学习式编辑（根据示例学习到的、对内部模型表征进行的小规模针对性修改）。大多数方法并不能可靠地减少这种不对称性，有些方法虽然使选择更加均衡，却以准确性大幅下降为代价。例如，一种激活引导方法将 Qwen2.5-7B-Instruct 在明确决策上的准确率从 98% 降至 47%。

有一种方法更接近对称稳健性：反事实思维链，它要求模型在交换候选人的人口统计身份后重新考虑该案例。在测试的三个模型系列中，这种方法缩小了模型放弃正确决策的难易程度差距，同时在很大程度上保持了准确率。它并未消除所有不对称性；在模糊案例中，模型仍然偏向少数群体编码的候选人。

从公平结果到公平决策

FairStress 表明，为何不能仅凭模型在其他方面等价的场景中是否做出相同的最终选择，来判断其人口统计公平性。

模型可以在仅人口统计身份不同的同一场景的两个版本中，都选出证据最支持的候选人，但在其中一个版本中更容易被动摇、对选择的解释不同，或表现出不同的内部激活模式。根据 FairStress 以平等为中心的定义，公平行为意味着无论哪个人口统计群体受益，都采用相同标准，并始终如一地捍卫有充分依据的决策。

更广泛地说，这项工作体现了我们的目标：构建能更好捕捉模型在真实场景中行为的评估方法。通过发布 FairStress，我们希望研究人员和模型构建者能够用它来诊断隐藏的不对称性、测试拟议的修复方案，并开发能产生更一致、更可信结果的训练方法。开放、严谨的评估是我们在 Ai2 更广泛工作的核心，我们希望 FairStress 能为社区提供另一个有用的工具，以了解模型的不足之处以及如何改进它们。