---
title: "Bias in large language models — ความเอนเอียงและอคติใน LLM"
source: "https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Bias_in_large_language_models_—_ความเอนเอียงและอคติใน_LLM"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 787
wiki_created_at: 2026-09-06T22:38:50Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:38:50Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:42:22Z
---

# Bias in large language models — ความเอนเอียงและอคติใน LLM

**ความเอนเอียงในโมเดลภาษาขนาดใหญ่** (อังกฤษ: *bias in large language models*) — คือการเบี่ยงเบนอย่างเป็นระบบในการทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งนำไปสู่การสร้างคำตอบที่สะท้อนความเป็นจริงอย่างไม่ยุติธรรมหรือไม่ถูกต้อง และทำซ้ำรวมถึงขยายภาพจำที่มีอยู่ในสังคม<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup> ต่างจากข้อผิดพลาดแบบสุ่ม ความเอนเอียงมีลักษณะเป็นรูปแบบที่แน่นอนและเกิดจากลักษณะเฉพาะของข้อมูลการฝึกและอัลกอริทึม LLM อาจทำซ้ำภาพจำเกี่ยวกับเพศ เชื้อชาติ และลักษณะอื่น ๆ ซึ่งถือเป็นปัญหาร้ายแรงโดยเฉพาะในด้านที่มีความรับผิดชอบสูง เช่น การแพทย์ นิติศาสตร์ และการเงิน<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>

## แหล่งที่มาของความเอนเอียง

ความเอนเอียงใน LLM เกิดจากแหล่งที่มาหลักสองประการ ได้แก่ ข้อมูลที่มีความเอนเอียงและลักษณะเฉพาะของอัลกอริทึม

### ข้อมูลการฝึกที่มีความเอนเอียง

สาเหตุหลักของการเกิดความเอนเอียงคือข้อมูลการฝึกที่สะท้อนความเบี่ยงเบนทางประวัติศาสตร์ สังคม และวัฒนธรรมที่มีอยู่ในโลก LLM ได้รับการฝึกบนคลังข้อความขนาดใหญ่จากอินเทอร์เน็ต หนังสือ และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ที่มนุษย์สร้างขึ้น และเป็นผลให้สืบทอดภาพจำทั้งหมดที่มีอยู่ในนั้น<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-bigdata-school-3)</sup>

- **การแทนที่ไม่สมดุล**: หากกลุ่มประชากรบางกลุ่มมีการแทนที่ไม่เพียงพอในข้อมูล (เช่น ชนกลุ่มน้อยทางชาติพันธุ์ ผู้หญิงในอาชีพบางประเภท) โมเดลจะสร้างภาพแทนที่บิดเบือนเกี่ยวกับพวกเขา ตัวอย่างเช่น LLM มักเชื่อมโยงคำว่า "แพทย์" กับเพศชาย และ "พยาบาล" กับเพศหญิง ซึ่งเป็นการทำซ้ำภาพจำทางเพศที่มีมาในประวัติศาสตร์<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>
- **ความเบี่ยงเบนทางประวัติศาสตร์และวัฒนธรรม**: ข้อมูลมักสะท้อนมุมมองทางวัฒนธรรมที่ครอบงำและอคติทางประวัติศาสตร์ โมเดลที่ฝึกบนข้อความดังกล่าวจะทำซ้ำมุมมองเหล่านั้น โดยละเลยมุมมองทางเลือก<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-nature-bias-4)</sup>

### การขยายเชิงอัลกอริทึม

สถาปัตยกรรมและอัลกอริทึมการฝึกของ LLM ไม่เพียงแต่ทำซ้ำ แต่ยังอาจขยายความเบี่ยงเบนที่มีอยู่ในข้อมูลอีกด้วย LLM สมัยใหม่ส่วนใหญ่อิงบน transformer และทำนายคำถัดไปโดยอาศัยรูปแบบทางสถิติ ซึ่งทำให้โมเดลโน้มเอียงไปสู่รูปแบบที่พบบ่อยที่สุด อันนำไปสู่การตอกย้ำและขยายความคิดเห็นและภาพจำที่ครอบงำ ขณะที่กรณีที่พบได้น้อยและผิดปกติจะถูกละเลย<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-medet-rsmu-2)</sup> กลไกนี้อาจเปลี่ยนความเบี่ยงเบนเล็กน้อยในข้อมูลให้กลายเป็นความเอนเอียงที่ชัดเจนในคำตอบของโมเดล<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>

## ประเภทของอคติและตัวอย่าง

### อคติทางสังคมและประชากรศาสตร์

นี่คือประเภทความเอนเอียงที่ได้รับการศึกษามากที่สุด ซึ่งครอบคลุมภาพจำที่เกี่ยวข้องกับเพศ เชื้อชาติ อายุ ศาสนา และลักษณะทางสังคมอื่น ๆ

- **ภาพจำทางเพศ**: LLM มักเชื่อมโยงอาชีพและคุณสมบัติบางอย่างกับเพศใดเพศหนึ่งโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น เมื่อถูกถามเกี่ยวกับ "ผู้นำที่เข้มแข็ง" โมเดลมีแนวโน้มจะสร้างคำอธิบายที่เป็นผู้ชายมากกว่า
- **ภาพจำทางเชื้อชาติและชาติพันธุ์**: โมเดลอาจทำซ้ำภาพจำเชิงลบเกี่ยวกับกลุ่มชาติพันธุ์ต่าง ๆ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมการกลั่นกรองที่ใช้ LLM อาจประเมินข้อความในภาษาพูดแบบแอฟริกัน-อเมริกัน (AAVE) อย่างเข้มงวดกว่า โดยเข้าใจผิดว่ามีความก้าวร้าวมากกว่า<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-aave-bias-5)</sup>
- **ความเอนเอียงแบบกลุ่ม ("พวกเรา กับ พวกเขา")**: การศึกษาในปี 2024 แสดงให้เห็นว่า LLM แสดงความเอนเอียงแบบกลุ่มอย่างชัดเจน เมื่อได้รับ prompt ที่เชื่อมโยงกับกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง ("พวกเรา...") โมเดลมีแนวโน้มพูดถึงกลุ่มนั้นในแง่ดีและพูดถึง "คนนอก" อย่างดูถูก<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-nature-bias-4)</sup>

### ความบิดเบือนเชิงโครงสร้างและเชิงรับรู้

ความบิดเบือนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับลักษณะเฉพาะของสถาปัตยกรรมและการประมวลผลข้อมูล

- **ความเอนเอียงตามตำแหน่ง**: การวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) พบว่าโมเดลให้น้ำหนักข้อมูลจากส่วนต้นและส่วนท้ายของเอกสารมากกว่าสัดส่วนที่ควร และมักจะ "พลาด" รายละเอียดจากส่วนกลาง ซึ่งอาจส่งผลต่อความแม่นยำในการทำงานกับข้อความยาว<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-mit-bias-unpacking-6)</sup>
- **แนวโน้มสู่ค่าเฉลี่ย**: ในฐานะโมเดลเชิงความน่าจะเป็น LLM มีแนวโน้มสร้างคำตอบที่พบบ่อยที่สุด (ค่าเฉลี่ย) ซึ่งนำไปสู่การละเลยข้อเท็จจริงที่พบได้น้อยแต่สำคัญ ข้อยกเว้น และความคิดเห็นของกลุ่มน้อย<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>
- **เอฟเฟกต์การยืนยัน**: LLM อาจแสดงแนวโน้มทำซ้ำรูปแบบเชิงตรรกะที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึก แม้ว่าจะมีอคติแฝงอยู่ และละเลยข้อมูลที่ขัดแย้งกัน<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>

### ตัวอย่างจากภาคปฏิบัติ

การวิจัยของธนาคารโลกพบว่าเมื่อวิเคราะห์บทสัมภาษณ์ผู้ลี้ภัย LLM บิดเบือนความหมายของคำพูดอย่างเป็นระบบตามต้นกำเนิดและเพศของผู้พูด โมเดลตีความคำปรารถนาของพ่อแม่ผู้ลี้ภัยที่ต้องการให้บุตรหลานประสบความสำเร็จอย่างผิดพลาด ซึ่งน่าจะเป็นเพราะขาดการเล่าเรื่องในลักษณะนี้ในข้อมูลการฝึกที่ประกอบด้วยข้อความจาก "ผู้เขียนผิวขาวชนชั้นกลาง" เป็นส่วนใหญ่<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-vc-bias-article-7)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-vc-bias-article-7)</sup>

## ความเสี่ยงและผลที่ตามมา

- **การเพิ่มพูนการเลือกปฏิบัติ**: ในด้านต่าง ๆ เช่น การจ้างงาน การให้สินเชื่อ และนิติศาสตร์ LLM ที่มีความเอนเอียงอาจตัดสินใจเชิงเลือกปฏิบัติ ซึ่งขยายความไม่เท่าเทียมทางสังคม<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>
- **การแพร่กระจายภาพจำ**: การใช้ LLM อย่างแพร่หลายในเครื่องมือค้นหาและแชทบอทอาจนำไปสู่การเผยแพร่และทำให้ภาพจำที่เป็นอันตรายกลายเป็นเรื่องปกติ
- **การบ่อนทำลายความเชื่อมั่นต่อเทคโนโลยี**: หากผู้ใช้พบกับความเอนเอียงอย่างเป็นระบบ ย่อมบ่อนทำลายความเชื่อมั่นต่อเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์โดยรวม
- **การสร้างฟองสบู่ข้อมูล**: อัลกอริทึมอาจจัดรูปแบบผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับมุมมองที่คาดว่าผู้ใช้มี ซึ่งสนับสนุน *echo chambers* และทำให้ความคิดเห็นของกลุ่มน้อยถูกกีดกันออกไป<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>

## วิธีการตรวจจับและลดความเอนเอียง

เพื่อต่อสู้กับความบิดเบือน นักวิจัยและนักพัฒนาใช้แนวทางที่ครอบคลุม โดยทำงานในสามระดับ ได้แก่ ข้อมูล โมเดล และการประมวลผลภายหลัง<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>

### การแทรกแซงในระดับข้อมูล

นี่คือแนวทางที่เป็นพื้นฐานมากที่สุด ซึ่งประกอบด้วย<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>:

- **การทำความสะอาดและการปรับสมดุล**: การลบเนื้อหาที่เป็นพิษและมีความเอนเอียงออกจากข้อมูลการฝึก
- **การเพิ่มข้อมูล (Data Augmentation)**: การเพิ่มตัวอย่างของกลุ่มที่มีการแทนที่ไม่เพียงพอเพื่อปรับสัดส่วน

### การปรับเปลี่ยนในระดับโมเดล

แนวทางนี้มุ่งเน้นการเปลี่ยนแปลงอัลกอริทึมการฝึกเอง<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>:

- **ข้อจำกัดด้านความเป็นธรรม**: ข้อจำกัดพิเศษถูกนำเข้าสู่ฟังก์ชันการสูญเสีย ซึ่ง "ลงโทษ" โมเดลสำหรับการแสดงความเอนเอียงบางประเภท
- **การเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรม**: มีการศึกษาแนวทางการเปลี่ยนแปลงกลไก attention หรือการเพิ่มโมดูลควบคุมที่ติดตามและแก้ไขความสัมพันธ์ที่มีความเอนเอียง

### การประมวลผลผลลัพธ์ภายหลัง

วิธีนี้ถูกนำมาใช้ในขั้นตอนการสร้างคำตอบ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>:

- **การกรองและการแก้ไข**: อัลกอริทึมพิเศษวิเคราะห์ข้อความที่สร้างขึ้นและลดความรุนแรงหรือลบถ้อยคำที่อาจเป็นการเลือกปฏิบัติ
- **การ fine-tuning เพิ่มเติมด้วย Reinforcement Learning จากมนุษย์ (RLHF)**: โมเดลได้รับการ fine-tuning โดยเฉพาะเพื่อให้คำตอบที่เป็นกลางและปลอดภัยมากขึ้นโดยอิงจากการประเมินที่มนุษย์ให้ไว้

แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ แต่ยังไม่สามารถขจัดความเอนเอียงออกจาก LLM ได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งยังคงเป็นหนึ่งในพื้นที่วิจัยสำคัญที่มุ่งสร้างระบบ AI ที่เป็นธรรมและเชื่อถือได้มากขึ้น<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-nature-bias-4)</sup>

## ลิงก์

- Generative language models exhibit social identity biases — การวิจัยใน *Nature Computational Science*
- Unpacking the bias of large language models — บทความจาก *MIT News*

## วรรณกรรม

- Guo, Y. et al. (2024). *Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation*. arXiv:2411.10915.
- Gallegos, I. O. et al. (2023). *Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2309.00770.
- Wu, X. et al. (2025). *On the Emergence of Position Bias in Transformers*. arXiv:2502.01951.
- Hu, T. et al. (2024). *Generative Language Models Exhibit Social Identity Biases*. *Nature Computational Science*, 5, 65-75. Full text.
- Sheng, E. et al. (2019). *The Woman Worked as a Babysitter: On Biases in Language Generation*. In *EMNLP-2019*. PDF.
- Bender, E. M. et al. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. In *ACM FAccT 2021*. DOI:10.1145/3442188.3445922.
- Bai, X. et al. (2024). *Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models*. arXiv:2402.04105.
- Ma, C. et al. (2024). *Debiasing Large Language Models with Structured Knowledge*. In *Findings of ACL 2024*, pp. 10274-10287. <a href="https://aclanthology.org/2024.findings-acl.612/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a>.
- Mohammadi, B. (2024). *Creativity Has Left the Chat: The Price of Debiasing Language Models*. arXiv:2406.05587.
- Ayaz, A. et al. (2023). *Taught by the Internet: Exploring Bias in OpenAI's GPT-3*. arXiv:2306.02428.
- Benedetto, L. & Stella, M. (2023). *Cognitive Network Science Reveals Bias in GPT-3, GPT-3.5-Turbo, and GPT-4 Mirroring Math Anxiety in High-School Students*. *Applied Sciences*, 13(3). Open access.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-arxiv-survey-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-4)</sup> <sup>[1.5](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-5)</sup> <sup>[1.6](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-6)</sup> <sup>[1.7](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-7)</sup> <sup>[1.8](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-survey_1-8)</sup> Zhang, A.; et al. «Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/html/2411.10915v1" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-medet-rsmu-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-medet-rsmu_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-medet-rsmu_2-1)</sup> <sup>[2.2](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-medet-rsmu_2-2)</sup> <sup>[2.3](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-medet-rsmu_2-3)</sup> «Предвзятость в больших языковых моделях: этические вызовы и пути решения». *medet.rsmu.press*. <a href="https://medet.rsmu.press/archive/2025/2/6/print?lang=ru" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-bigdata-school-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-bigdata-school_3-0) «Large Language Models». *Энциклопедия BigdataSchool*. <a href="https://bigdataschool.ru/wiki/large-language-models/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-nature-bias-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-nature-bias_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-nature-bias_4-1)</sup> <sup>[4.2](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-nature-bias_4-2)</sup> «Generative language models exhibit social identity biases». *Nature Computational Science*. <a href="https://www.nature.com/articles/s43588-024-00741-1" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-aave-bias-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-aave-bias_5-0) «Study shows moderation algorithms are stricter on African American Vernacular English». *\[источник не указан в тексте\]*.</span>
6.  <span id="cite_note-mit-bias-unpacking-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-mit-bias-unpacking_6-0) «Unpacking the bias of large language models». *MIT News*. <a href="https://news.mit.edu/2025/unpacking-large-language-model-bias-0617" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
7.  <span id="cite_note-vc-bias-article-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-vc-bias-article_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%95%E0%B8%B4%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-vc-bias-article_7-1)</sup> «Прочитал статью про bias LLM». *ChatGPT на vc.ru*. <a href="https://vc.ru/chatgpt/1087357-prochital-statyu-pro-bias-llm-20240321" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>