--- title: "Generation bias (LLM) (TH)" source: "https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Generation_bias_(LLM)_(TH)" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 2620 wiki_created_at: 2026-09-06T23:07:01Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:07:01Z downloaded_at: 2026-09-07T22:52:28Z --- # Generation bias (LLM) (TH) **อคติในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)** คือการบิดเบือนอย่างเป็นระบบในข้อความที่สร้างขึ้น ซึ่งโมเดลสะท้อนหรือขยายอคติและภาพจำแผ่นเสียงที่มีอยู่ในสังคม เกี่ยวกับเพศสภาพ เชื้อชาติ วัฒนธรรม มุมมองทางการเมือง และหมวดหมู่ทางสังคมอื่นๆ ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นเนื่องจาก LLM ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากมนุษย์ ซึ่งหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะมีข้อมูลที่มีอคติ^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-arxiv-bias-origin-1)}. อคติถือเป็นหนึ่งในปัญหาด้านจริยธรรมและเทคนิคที่สำคัญในการพัฒนา AI เนื่องจากอาจนำไปสู่การเลือกปฏิบัติ การแพร่กระจายข้อมูลบิดเบือน และการสูญเสียความไว้วางใจในเทคโนโลยี ## ประเภทของอคติใน LLM อคติใน LLM อาจปรากฏในรูปแบบต่างๆ ### อคติทางเพศสภาพ โมเดลมีแนวโน้มที่จะผลิตซ้ำภาพจำแผ่นเสียงทางเพศสภาพแบบดั้งเดิม โดยเชื่อมโยงอาชีพและคุณลักษณะกับเพศใดเพศหนึ่ง - การศึกษาของ UNESCO ในปี 2024 พบว่า LLM บรรยายผู้หญิงในบทบาทภายในบ้าน («บ้าน», «ครอบครัว», «เด็ก») มากกว่าผู้ชายถึงสี่เท่า ในขณะที่ผู้ชายมักถูกเชื่อมโยงกับแนวคิด «ธุรกิจ» และ «อาชีพ»^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-unesco-gender-bias-2)}. - การศึกษาใน *Nature Scientific Reports* ตรวจพบอคติทางเพศสภาพและเชื้อชาติอย่างมีนัยสำคัญในเนื้อหาที่สร้างโดย LLM ชั้นนำเจ็ดตัว รวมถึง ChatGPT และ LLaMA^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-nature-gender-race-bias-3)}. - ในบริบทภาษาอื่นๆ โมเดลมักใช้รูปแบบที่เป็นกลางหรือรูปแบบเพศใดเพศหนึ่งโดยค่าเริ่มต้นสำหรับบทบาทที่เป็นกลาง และประสบปัญหาในการสร้างคำที่ระบุเพศสภาพ^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-habr-bias-experiment-4)}. ### อคติทางเชื้อชาติและชาติพันธุ์ LLM อาจแสดงการเลือกปฏิบัติอย่างแอบแฝงต่อกลุ่มชาติพันธุ์ต่างๆ - การศึกษาของ Bloomberg พบว่า ChatGPT 3.5 ให้ความสำคัญกับประวัติย่อของผู้สมัครที่มีเชื้อสายเอเชียมากกว่าเชื้อสายแอฟริกัน^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-bloomberg-hiring-bias-5)}. - dataset **RuBia** เปิดเผยว่าโมเดลอาจผลิตซ้ำภาพจำแผ่นเสียงที่เป็นปฏิปักษ์ต่อกลุ่มชาติพันธุ์และผู้อพยพ (เช่น การยอมรับข้อความที่ว่า «ผู้อพยพขี้เกียจ») หากสิ่งเหล่านั้นมีอยู่ใน corpus การฝึก^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-rubia-dataset-themoonlight-6)}. ### อคติทางการเมืองและอุดมการณ์ แม้จะมีการประกาศความเป็นกลาง แต่ LLM หลายตัวแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มในการเอนเอียงไปทางกลุ่มการเมืองบางกลุ่ม - การศึกษาของ Centre for Policy Studies พบอคติแบบเสรีนิยมฝ่ายซ้ายใน 23 จาก 24 LLM ที่ทดสอบ^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-cps-left-leaning-bias-7)}. - การทดสอบของมหาวิทยาลัยวอชิงตันและ Carnegie Mellon พบว่า ChatGPT และ GPT-4 มีแนวโน้มเสรีนิยม-ซ้ายมากที่สุด ในขณะที่ LLaMA จาก Meta มีแนวโน้มอำนาจนิยม-ขวามากที่สุด^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-mit-review-political-bias-8)}. ## กลไกการเกิดอคติ - ข้อมูลการฝึก: แหล่งที่มาหลัก LLM ได้รับการฝึกบน corpus ข้อความขนาดใหญ่จากอินเทอร์เน็ต ซึ่งเป็น «กระจกสะท้อน» ของสังคมพร้อมกับภาพจำแผ่นเสียงทั้งหมด^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-rbc-bias-safety-9)}. - สถาปัตยกรรมและอัลกอริทึมการฝึก: สถาปัตยกรรม transformer เองก็อาจขยายความสัมพันธ์ที่มีอยู่ในข้อมูล - Fine-tuning และ RLHF: ขั้นตอน Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ก็อาจนำอคติเข้ามาได้เช่นกัน เนื่องจากผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะได้รับอิทธิพลจากมุมมองของตนเอง ## วิธีการตรวจจับและลดอคติ ### การตรวจจับอคติ - **ชุดทดสอบ stereotype:** ใช้ dataset เฉพาะทาง เช่น: - **CrowS-Pairs:** ครอบคลุมอคติเก้าประเภท รวมถึงเชื้อชาติ ศาสนา และอายุ^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-crows-pairs-acl-10)}. - **StereoSet:** วัดอคติแบบ stereotype ในสี่โดเมน ได้แก่ เพศสภาพ อาชีพ เชื้อชาติ และศาสนา^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-stereoset-arxiv-11)}. - **RuBia:** dataset เฉพาะทางสำหรับตรวจจับอคติในโมเดลภาษา^{[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-rubia-dataset-arxiv-12)}. - **ทรัพยากรหลายภาษา:** การดัดแปลง เช่น **French CrowS-Pairs**^{[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-13)} และ **Chinese Bias Benchmark (CBBQ)**^{[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-14)}. - **การวิเคราะห์ในด้านเฉพาะ:** การศึกษาอคติในการสรรหาบุคลากร^{[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-stanford-law-bias-15)} การแพทย์^{[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-nature-digital-medicine-bias-16)} และด้านอื่นๆ ### การลดอคติ - **ระดับข้อมูล (Pre-processing):** การทำความสะอาด กรอง และปรับสมดุล corpus การฝึก วิธีการอธิบายไว้ในเอกสารของ **Holistic AI**^{[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-holistic-ai-docs-17)}. - **ระดับการฝึก (In-processing):** การปรับเปลี่ยนอัลกอริทึมการฝึกเพื่อคำนึงถึงความเป็นธรรม - **ระดับการอนุมาน (Post-processing):** การกรองและกลั่นกรองคำตอบที่สร้างขึ้นแล้ว ## ผลกระทบทางกฎหมายและจริยธรรม อคติใน AI มีผลกระทบร้ายแรง รวมถึงการเลือกปฏิบัติในด้านที่มีความสำคัญสูงและการแพร่กระจายข้อมูลบิดเบือน - **การกำกับดูแล:** รัฐบาลทั่วโลกเริ่มนำกฎระเบียบมาใช้เพื่อควบคุม AI - ในยุโรปได้มีการประกาศใช้ **AI Act** ซึ่งมีผลบังคับใช้เป็นระยะตั้งแต่วันที่ 1 สิงหาคม 2024 โดยกำหนดข้อกำหนดที่เข้มงวดสำหรับระบบความเสี่ยงสูง รวมถึงการประเมินอคติภาคบังคับ และกำหนดโทษปรับสูงถึง 7% ของยอดขายทั่วโลกของบริษัท^{[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-jonesday-ai-act-18)}. - ในปี 2021 บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำได้ลงนามใน **จรรยาบรรณด้าน AI** โดยสมัครใจ โดยให้คำมั่นที่จะลดการเลือกปฏิบัติให้น้อยที่สุด ภายในสิ้นปี 2021 มีองค์กรมากกว่า 100 แห่งที่ได้ลงนาม^{[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_note-tass-ethics-code-19)}. การต่อสู้กับอคติเป็นการประนีประนอมอย่างต่อเนื่อง การกรองที่รุนแรงเกินไปอาจนำไปสู่ «ความเป็นการเมืองที่ถูกต้องมากเกินไป» เมื่อโมเดลปฏิเสธที่จะพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อที่ละเอียดอ่อนใดๆ ดังนั้นนักพัฒนาจึงแสวงหาความสมดุลระหว่างความปลอดภัย ความเป็นกลาง และความมีข้อมูลของโมเดล ## 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. - Bender, E. M. et al. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. doi:10.1145/3442188.3445922. - Nadeem, M. et al. (2020). *StereoSet: Measuring Stereotypical Bias in Pretrained Language Models*. arXiv:2004.09456. - Nangia, N. et al. (2020). *CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Masked Language Models*. ACL 2020. - Bai, X. et al. (2024). *Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models*. arXiv:2402.04105. - Hofmann, V. et al. (2024). *AI Generates Covertly Racist Decisions about People Based on Their Dialect*. *Nature*, 633, 147-154. Full text. - Fang, X. et al. (2024). *Bias of AI-Generated Content: An Examination of News Produced by Large Language Models*. *Scientific Reports*, 14, 5224. Full text. - Grigoreva, V. et al. (2024). *RuBia: A Russian Language Bias Detection Dataset*. arXiv:2403.17553. - Du, L. et al. (2024). *Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models*. arXiv:2408.12942. - Ayaz, A. et al. (2023). *Taught by the Internet: Exploring Bias in OpenAI's GPT-3*. arXiv:2306.02428. ## ดูเพิ่มเติม - โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ## หมายเหตุ 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-arxiv-bias-origin_1-0) «Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation». *arXiv*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-unesco-gender-bias_2-0) «Generative AI: UNESCO study reveals alarming evidence of regressive gender stereotypes». *UNESCO*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-nature-gender-race-bias_3-0) «Gender and race stereotypes in Large Language Models». *Nature Scientific Reports*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-habr-bias-experiment_4-0) «Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?». *Хабр*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-bloomberg-hiring-bias_5-0) «ChatGPT’s Racial Bias in Hiring Decisions». *Business Insider*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-rubia-dataset-themoonlight_6-0) «RuBia: A Russian-language Bias Detection Dataset». *The Moonlight*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-cps-left-leaning-bias_7-0) «Left-leaning bias commonplace in AI-powered chatbots, shows new report». *Centre for Policy Studies*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-mit-review-political-bias_8-0) «AI language models are rife with political biases». *MIT Technology Review*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-rbc-bias-safety_9-0) «Языковые модели: как преодолеть предвзятость и обеспечить безопасность». *РБК Тренды*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-crows-pairs-acl_10-0) «CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Masked Language Models». *ACL Anthology*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-stereoset-arxiv_11-0) «StereoSet: Measuring stereotypical bias in pretrained language models». *arXiv*. [11] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-rubia-dataset-arxiv_12-0) «RuBia: A Russian Language Bias Detection Dataset». *arXiv*. [12] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-13) «French CrowS-Pairs: A Challenge Dataset for Measuring Social Biases in French Language Models». *ACL Anthology*. [13] 14. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-14) «CBBQ: A Chinese Bias Benchmark for Large Language Models». *arXiv*. [14] 15. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-stanford-law-bias_15-0) «Bias in Large Language Models and Who Should Be Held Accountable». *Stanford Law School*. [15] 16. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-nature-digital-medicine-bias_16-0) «Racial bias in psychiatric diagnosis and treatment with large language models». *Nature Digital Medicine*. [16] 17. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-holistic-ai-docs_17-0) «Preprocessing Bias Mitigation». *Holistic AI Documentation*. [17] 18. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-jonesday-ai-act_18-0) «EU AI Act: First Rules Take Effect on Prohibited AI Systems». *Jones Day*. [18] 19. [↑](https://systems-analysis.info/int/Generation_bias_(LLM)_(TH)#cite_ref-tass-ethics-code_19-0) «Over 100 organizations signed up for Code of Ethics in AI by end of 2021». *TASS*. [19]