BiasAwareFeedback：使用 NLP 检测文本偏见（小型研究项目）

Source: Dev.to

面向偏见的学生写作自动反馈系统

限制、可复现性与研究定位

A. 系统限制

• 模型依赖 – 偏见检测组件依赖本地托管的大语言模型（通过 Ollama 的 LLaMA 3）。这使得实验可以免费、离线进行，但输出会因模型版本、提示措辞和推理温度而产生差异。
• 非确定性输出 – 由于大语言模型是生成式的，相同输入在不同运行时可能产生略有不同的输出。这限制了对精确结果的严格可复现性，尽管趋势和定性行为保持一致。
• 合成评估数据 – 许多偏见测试依赖合成修改的文本（例如人口统计交换测试）。虽然在公平性研究中常见，但此类数据可能无法完整捕捉真实世界语言的复杂性。
• 缺乏人工评估 – 项目未包含大规模人工标注或专家对反馈质量的评估；结果主要基于机器和提示。
• 资源限制 – 设计在消费级硬件（4–8 GB VRAM）上运行。因此，相比云端系统，模型规模和推理深度受到限制。

B. 可复现性策略

虽然无法保证完全确定性，项目强调 过程可复现性，即其他研究者可以遵循相同步骤并得到可比的结论。

通过以下方式确保可复现性：

• 在 GitHub 上托管的开源代码
• 明确的依赖列表（requirements.txt）
• 清晰的目录结构（src/、paper/、results/）
• 直接嵌入源码的提示模板
• 通过 Ollama 本地推理（无需 API 密钥）

复现实验的步骤：

1. 安装 Ollama 并下载 LLaMA 3 模型。
2. 克隆 GitHub 仓库。
3. 在提供的示例文本上运行偏见检测模块。
4. 观察偏见输入与中性输入之间的定性差异。

C. 研究伦理与安全考量

偏见分析本质上涉及性别、种族和社会经济地位等敏感话题。为降低风险：

• 未使用个人数据。
• 所有测试句子均为合成或已匿名化。
• 输出被呈现为 分析性观察，而非判断。
• 系统通过显式标记检测到的偏见，避免强化刻板印象。

这些做法符合负责任的 AI 研究指南。

D. 预期贡献

• 一个 完全本地、免费 的偏见分析流水线，使用现代 LLM。
• 对公平感知 NLP 原则的实际演示。
• 为学生主导的 AI 伦理研究提供可复现的模板。
• 搭建理论（偏见/公平）与部署（本地推理）之间的桥梁。

E. 作为研究型小项目的定位

此工作刻意定位为 研究式小项目，而非生产系统。其价值体现在：

• 明确的研究动机。
• 公开的假设与限制。
• 结构化的实验设计。
• 伦理意识。
• 透明的报告。

这些特质是本科生研究项目和学术评价的核心要素。

F. 未来工作

• 使用标注偏见数据集进行定量基准测试。
• 开展人工评估研究。
• 进行提示优化实验。
• 跨模型比较。
• 与教育写作工具的集成。

摘要

该项目功能完整、科学合理、伦理扎实且可复现——这些都是可信研究的关键特质。