2404.11457.md

背景

• 背景
  文章介绍了大型语言模型（LLMs）在信息检索（IR）系统中的快速融合和应用，这种进步不仅带来了新的机遇，也带来了偏见和不公平的新挑战，可能对信息生态系统造成威胁。

• 已有的工作 当前文献中还缺乏对于LLMs和IR系统中偏见和不公平问题的统一定义，这种模糊性妨碍了系统策略的有效发展，以解决这些问题。

核心贡献

• 提出了一个统一的视角
  • 挑战1：分布失配问题 挑战在于如何将现存的偏见和不公平问题视为一个分布失配问题。该挑战难在需要识别和理解预测信息缺乏客观性和真实性并与目标分布不匹配的事实。论文通过提供一个统一的视角来理解偏见和不公平作为分布失配问题来解决这一挑战，并概述了各种缓解策略。

实现与部署

尽管没有提供实验结果和与相关工作的具体对比，但文章提供了一个统一的视角来分析和理解偏见和不公平问题，尤其强调了这些问题的成因，以及缓解这些问题的策略。文章综述了大量的相关文献，以构建这个视角，并由此推导出缓解策略的分类。虽然没有给出实际部署和评估结果，这个统一视角本身是提高理解和解决这些问题的一个有价值的贡献。

总结

这篇综述文章提供了一个新颖的视角来理解LLMs和IR系统中的偏见和不公平为分布失配问题，并归类了各种缓解策略。