FairStress 研究深入评估大语言模型决策中的人口群体公平性

Ai2 推出 FairStress 公平性评测基准，检验大语言模型在群体身份互换后是否同样坚持有证据支持的决策。基准将 300 个场景扩展为超过 13 million 个测试用例，并提供 50K 项的 FairStress-Core 子集；完整基准上的 15 个模型在身份隐含和明确标注时，放弃正确答案的平均群体差距分别为 6.9 和 9.3 个百分点。