장애 관련 해프닝을 언어 모델에 있는 평가 프레임워크: DisaBench
장애 관련 해프닝을 평가하는 일반적인 방법은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전성을 충분히 평가하지 못한다. 우리는 DisaBench라는 새로운 평가 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 장애인과 레드팀(expert)과 함께 12가지 장애 관련 해프닝 카테고리를 만들었고, 일상생활 7가지 영역에서 나쁜(prompt)과 악의적인(prompt) 쌍을 짝지어 evaluation 방법론을 만들었다. 또한 525개의 prompt-response 쌍에 대한 175개의 유인자(label)가 있는 데이터셋을 만들었다.
장애인 4명의 평가자에 의해 annotation된 결과 3가지 발견을 했다. 첫째, 장애 유형에 따라 해프닝의 비율이 크게 다르며, 비 텍스트 모드(non-text modalities)에서 해프닝은 더 복잡해진다. 둘째, 용어에 의한 해프닝은 문화적, 시간적 제약조건에 묶여 있으며, UNIVERSALLY assessable하지 못하다. 셋째, 표준 안전 평가에서는 명백한 실패를 포착하지만, domain expertise만이 인식할 수 있는 미묘한 해프닝을 놓치게 된다.
장애 관련 해프닝은 동시에 개인적, 교차적, 공동체적이기 때문에, 누군가의 전체 맥락에서 분리할 수 없다. 일반적인 프레임워크는 이를 무시한다. DisaBench는 Hugging Face와 오픈 소스 레드팀(framework)으로 데이터셋, 카테고리, 방법론을 공개할 예정이다. existing safety pipelines에 직접 통합할 수 있다.
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