English(EN) Audit Me If You Can: Query-Efficient Active Fairness Auditing of Black-Box LLMs

新的 BAFA 方法大幅减少 LLM 公平性审计查询次数

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了 BAFA，一种用于高效审计大型语言模型 (LLM) 公平性的新方法。该方法将审计视为不确定性估计问题，使用代理模型版本空间来计算公平性指标区间。BAFA 主动选择查询以减少估计误差，与分层抽样等传统方法相比，显著减少了所需的查询次数。该方法在标准公平性数据集上进行了评估，证明了其在减少持续模型评估资源方面的有效性。 AI

影响降低了确保 LLM 公平性的计算成本，可能实现更频繁、更易于访问的审计。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · David Hartmann, Lena Pohlmann, Lelia Hanslik, Noah Gie{\ss}ing, Bettina Berendt, Pieter Delobelle · 2026-09-01 04:00

Audit Me If You Can: 查询高效的黑盒 LLM 主动公平性审计

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