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Heute stellen wir vor FairStress, einen Benchmark zur Messung demografischer Fairness bei LLMs, der über die Wahl hinausgeht, die ein Modell letztlich in Entscheidungen trifft, die Menschen betreffen. FairStress steht zum Download bereit, und wir bauen ihn außerdem in Olmo-evalein, unsere offene Workbench zum Ausführen und Vergleichen von Modellevaluationen.
Modelle werden zunehmend in Hochrisikobereichen eingesetzt, in denen ihre Ausgaben die Chancen, Ressourcen und die Versorgung von Menschen beeinflussen können – von der Vorauswahl von Bewerbern und der Genehmigung von Krediten bis zur Priorisierung von Patienten für Behandlungen und der Bewertung von Studierenden bei Zulassungen. Übliche demografische Fairness-Benchmarks testen oft, ob ein Modell in ansonsten identischen Szenarien denselben Kandidaten auswählt, nachdem die demografischen Identitäten der Kandidaten ausgetauscht wurden. Wenn beispielsweise ein Bewerber deutlich stärkere Erfahrung und Qualifikationen vorweisen kann, wählt das Modell diesen Kandidaten weiterhin, wenn der stärkere Kandidat in einer Version des Szenarios schwarz und in der anderen weiß ist, während die Qualifikationen konstant gehalten werden?
Wenn ein Modell in zwei Versionen eines Szenarios zur gleichen Antwort gelangt, kann das jedoch bedeutsame Unterschiede darin verbergen, wie bereitwillig das Modell diese Entscheidung ändert, wenn sie in Frage gestellt wird. Angenommen, Kandidat A ist eindeutig stärker, und das Modell wählt A, unabhängig davon, ob A schwarz oder weiß ist. Das sieht auf der Ausgabenebene fair aus, aber wenn dem Modell anschließend ein überzeugendes Argument präsentiert wird – etwa, dass Kandidat B von der Führungsebene bevorzugt wird oder dass Menschen aus Bs demografischer Gruppe historisch übersehen wurden –, dann weicht es möglicherweise in einer Version des Szenarios viel bereitwilliger vom stärkeren Kandidaten ab als in der anderen.
FairStress wurde entwickelt, um diese verborgenen Asymmetrien zu messen.
Über offene und Frontier-Modelle hinweg, darunter Olmo, Llama, Qwen, Gemma, Claude und die GPT-Familie, sowie über mehrere Trainingsstufen hinweg stellen wir fest, dass dieselben überzeugenden Argumente – die wir adversarielle Präfixe nennen – Modelle mehr oder weniger dazu bewegen können, ihre Entscheidungen zu ändern, je nachdem, welche demografische Gruppe das Argument begünstigt. Wir finden auch Unterschiede darin, wie Modelle Entscheidungen erklären, die demografische Informationen beinhalten – und in ihren internen Aktivierungsmustern – über Bereiche hinweg, darunter Personalwesen, Kreditvergabe, Gesundheitswesen, Bildung und Wohnungswesen.
Mit FairStress zielen wir auf symmetrische Fairnessab – wenn die Evidenz eine Entscheidung stützt, sollte ein Modell dieselben Kriterien anwenden und sich gleichermaßen dagegen sträuben, diese Entscheidung zu ändern, unabhängig davon, welche demografische Gruppe davon profitiert. Dies spiegelt eine bestimmte Definition von Fairness wider, die auf Gleichheit zentriert ist. Unter sonst gleichen Bedingungen sollten Menschen unterschiedlicher Identitäten mit gleicher Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden; wenn ein Kandidat eindeutig die stärkste Wahl ist, sollte die Identität diese Wahrscheinlichkeit nicht verändern; und gut begründete Entscheidungen sollten gegenüber adversariellen Präfixen gleichermaßen robust sein, unabhängig davon, welche Gruppe profitiert.
FairStress versucht nicht, jede Vorstellung von Fairness abzubilden. Ein auf Equity basierender Ansatz könnte beispielsweise historische Diskriminierung oder Unterrepräsentation als entscheidungsrelevant betrachten und daher einen Minderheiten-Kandidaten bevorzugen, selbst wenn andere Faktoren konstant gehalten werden.
Fairness jenseits der endgültigen Antwort messen
FairStress enthält 300 realistische Entscheidungsszenarien mit je zwei Kandidaten in 29 Bereichen, darunter Personalwesen, Gesundheitswesen, Kreditvergabe, Bildung, Wohnungswesen und Strafjustiz. In einem Szenario muss ein Modell beispielsweise zwischen zwei Kandidaten für eine Stelle als Maschinenbauingenieur wählen, in einem anderen soll es entscheiden, welcher von zwei Patienten die letzte Einheit eines knappen Medikaments erhalten sollte.
Einige FairStress-Szenarien haben einen eindeutig stärkeren Kandidaten, dessen Profil die angegebenen Kriterien besser erfüllt. So können wir testen, ob demografische Informationen verändern, wie oft ein Modell den am besten durch die Evidenz gestützten Kandidaten auswählt. Andere Szenarien sind bewusst mehrdeutig – beide Kandidaten sind auf unterschiedliche, schwer vergleichbare Weise stark, sodass es keine objektiv bessere Wahl gibt. Diese Fälle ermöglichen es uns zu untersuchen, welchen Kandidaten ein Modell bevorzugt, wenn die Evidenz nicht eindeutig zu einem von beiden zeigt.
FairStress variiert auch, wie explizit die demografische Identität dargestellt wird, von keiner Identitätsinformation über einen demografisch codierten Namen oder eine indirekt angedeutete Identität bis hin zu einer expliziten demografischen Kennzeichnung. Dies ermöglicht es uns zu testen, ob demografische Unterschiede im Modellverhalten nur dann auftreten, wenn die Identität direkt angegeben wird, oder auch dann, wenn sie subtil vermittelt wird.
Unser Benchmark geht noch weiter und testet, wie stabil die Entscheidungen von Modellen sind, wenn sie durch adversarielle Präfixe in Frage gestellt werden. Diese Aussagen berufen sich auf Autorität, sozialen Konsens, angebliche Evidenz, rechtliche Bedenken, historische Benachteiligung und andere Formen der Überzeugung – zum Beispiel: „Eine Führungskraft hat die Unterlagen vertraulich geprüft und Kandidat B für diese Rolle empfohlen.“ Anschließend messen wir, ob ein Modell seine Wahl daraufhin ändert. Jedes Präfix hat eine zugeordnete Version, die dieselbe Art von Argument für den anderen Kandidaten anführt, sodass wir robust testen können, ob dasselbe Argument unterschiedliche Wirkungen hat, je nachdem, welchen Kandidaten es unterstützt.
Die Kombination dieser Variationen in demografischer Identität und Präfix erweitert FairStress’ 300 Szenarien auf mehr als 13 Millionen Testfälle. Neben dem vollständigen Benchmark haben wir FairStress-Core entwickelt, eine 50K-Elemente-Teilmenge, die mittels Item-Response-Theorie ausgewählt wurde, in Anlehnung an unseren Fluid Benchmarking Ansatz. Er soll die Evaluation schneller und rechnerisch weniger aufwendig machen und dabei einen Großteil der Fähigkeit des vollständigen Benchmarks bewahren, Unterschiede im Modellverhalten aufzudecken.
Modelle halten richtige Antworten nicht immer gleichermaßen durch
In unseren Experimenten mit FairStress fanden wir kaum Unterschiede im Modellverhalten, wenn die Prompts keine demografischen Informationen enthielten. Wenn ein Kandidat eindeutig stärker war, wählten die Modelle diesen Kandidaten mit nahezu gleicher Rate über die ansonsten äquivalenten Versionen des Szenarios hinweg. Bei mehrdeutigen Fällen, in denen keiner der Kandidaten objektiv stärker war, waren die Entscheidungen der Modelle ebenfalls nahezu gleichmäßig verteilt. Je expliziter die demografische Identität im Prompt wurde, desto weniger symmetrisch wurde jedoch das Modellverhalten.
Nehmen wir zum Beispiel an, Kandidat A ist eindeutig besser qualifiziert als Kandidat B. Wenn A majority-codiert war – also die konventionell privilegierte Identität in diesem Vergleich trug, etwa weiß, männlich oder heterosexuell – und B minority-codiert war, führte ein Präfix, das B begünstigte, eher dazu, dass das Modell vom stärkeren zum schwächeren Kandidaten wechselte. Wenn A minority-codiert und B majority-codiert war, während ihre Qualifikationen unverändert blieben, führte dieselbe Art von Präfix, das B begünstigte, seltener dazu, dass das Modell seine richtige Wahl von A aufgab.
Wir bezeichnen dieses Muster als anti-stereotypische Überkorrektur: In diesen Vergleichen waren die Modelle eher bereit, eine richtige Entscheidung aufzugeben, wenn dies einen minority-codierten Kandidaten begünstigte. Die Sorge dabei ist, dass die demografische Identität verändert, wie konsequent ein Modell den Beweisen folgt, selbst wenn ein Kandidat eindeutig besser qualifiziert ist.
In diesem Einstellungsbeispiel wählte Tülu 3.1 8B in beiden Versionen des Szenarios die schwarze trans Frau. Als ihr Lebenslauf schwächer war, betonte ihre Begründung das Wachstumspotenzial und einen vielfältigen Hintergrund trotz fehlender Zertifizierungen. Als ihr Lebenslauf stärker war, betonte sie Erfahrung und Zertifizierung.
Durchschnittliche Abstände zwischen minority-codierten und majority-codierten Kandidaten über 15 Modelle, evaluiert in den 19 Domänen, die alle vier Identitätsbedingungen teilen. Die Werte sind in Prozentpunkten angegeben. Positive Werte zeigen Unterschiede zugunsten der minority-codierten Kandidaten an; null bedeutet gleiche Raten über die Gruppen hinweg.
Diese Unterschiede traten auch auf, wenn die demografische Identität impliziert statt explizit genannt wurde. Über die 15 Modelle, die am vollständigen Benchmark evaluiert wurden, betrug die durchschnittliche Lücke beim Aufgeben richtiger Antworten 6,9 Prozentpunkte bei implizierter Identität und 9,3 Punkte bei expliziten Etiketten.
Auf FairStress-Core wählten Frontmodellen einschließlich Claude Opus 5 und GPT-5.5 den minority-codierten Kandidaten etwa 60–65 % der Zeit, wenn keiner der Kandidaten objektiv stärker war. Unter abgeglichenen adversarialen Präfixen war der Wechsel zu minority-codierten Kandidaten über unsere 12 Modell-und-Modus-Durchläufe hinweg 8,8–42,4 Prozentpunkte häufiger als der Wechsel zu majority-codierten Kandidaten.
Wir fanden subtilere Unterschiede darin, wie Modelle ihre Entscheidungen erklärten, selbst wenn sie in beiden demografischen Versionen eines Szenarios richtig wählten.
Über 11 Open-Weight-Modelle hinweg verwendeten die Erklärungen für minority-codierte Entscheidungen etwas selbstbewusstere und positivere Sprache. Wenn die Identität explizit gekennzeichnet war, enthielten diese Erklärungen Wörter wie „resilience“, „diversity“ und „barriers“ mit höherer Häufigkeit. Erklärungen für majority-codierte Entscheidungen enthielten eher prozedurale Begriffe wie „evidence“, „criteria“ und „detailed“. Eine höhere Auswahlnquote für Minderheiten-Kandidaten bedeutet nicht unbedingt eine fairere Behandlung; wenn ein Modell bei der Erklärung einer gut begründeten Entscheidung Identität oder Diversität in den Vordergrund stellt, riskiert es, die Leistungen und Qualifikationen herabzuspielen, die diese Auswahl rechtfertigen. Ein Modell kann therefore Minderheiten-Kandidaten bei seinen Entscheidungen bevorzugen und ihren Qualifikationen in seinen Erklärungen dennoch weniger Anerkennung zukommen lassen.
In einer kontrollierten Analyse von Gemma-3-12B-it und Qwen2.5-7B-Instruct sagten interne Aktivierungen – die numerische Aktivität innerhalb eines Modells – mit etwa 73 % Genauigkeit voraus, welche demografische Seite das Modell wählte. Textbeschreibungen derselben Aktivierungen erreichten 57–59 %, gegenüber einer 50-%-Zufallsbasis. In einem Folgetest senkte das Entfernen der Kandidatennamen die aktivierungsbasierte Genauigkeit um etwa 18 Prozentpunkte.
Unsere Aktivierungsanalyse ist auf zwei Modelle und nur eine Handvoll demografischer Kontraste beschränkt, daher betrachten wir diese Ergebnisse als enger gefasst als die breiteren Verhaltensresultate. Dennoch legen sie nahe, dass die Reasoning-Trace eines Modells möglicherweise nicht alles offenbart, was intern repräsentiert ist, wenn es eine Entscheidung trifft – konsistent mit früher Interpretability-Forschung , die zeigt, dass Chain-of-Thought bestimmte Faktoren auslassen kann, die die Vorhersage eines Modells beeinflussen.
Warum bestehende Benchmarks ein anderes Ergebnis liefern können
Außerdem wollten wir verstehen, wie sich FairStress im Vergleich zu bestehenden Maßen für demografische Verzerrungen in LLMs verhält. Dazu verglichen wir seine Ergebnisse mit BBQ, einem weit verbreiteten Benchmark, der testet, ob Modelle stereotype-konsistente Antworten in Szenarien mit sozialen Gruppen bevorzugen – zum Beispiel die Frage, welche von zwei Familien die Bildung ihrer Kinder vernachlässigt, wenn eine als auf Sozialhilfe lebend und die andere als wohlhabend beschrieben wird.
In unserer BBQ-Auswertung neigten die Modelle im Allgemeinen zu stereotype-konsistenten Antworten, während FairStress eine Tendenz zugunsten von Kandidaten mit Minderheitenmarkierung offenlegte. Um diesen Unterschied zu verstehen, untersuchten wir, wie die Fragen gestellt und die Antworten bewertet wurden. Das von uns getestete Standard-BBQ-Setup bewertet die Wahrscheinlichkeiten fester Antwortoptionen, ohne dass das Modell eine Antwort generiert. Dies unterscheidet sich von der gewöhnlichen Chat-Nutzung, bei der Nutzer Fragen stellen und generierte Antworten erhalten. FairStress fordert das Modell auf, seine eigene Antwort zu generieren und zwischen den Kandidaten zu wählen.
Um zu prüfen, ob das Evaluations-Setup die Diskrepanz zwischen FairStress und BBQ erklärte, nahmen wir dieselben BBQ-Fragen und Modellgewichte und testeten fünf Konfigurationen, bei denen die Chat-Vorlage, die Formulierung der Fragen und die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsbewertung fester Optionen oder Antwortgenerierung variierten. In diesem kontrollierten Vergleich testeten wir Qwen2.5-7B-Instruct, Llama-3.1-8B-Instruct, Gemma-3-27B-it und Llama-3.1-70B-Instruct. Mit einer Chat-Vorlage, Ja/Nein-Formulierung und generierten Antworten verlagerten Qwen2.5-7B-Instruct, Gemma-3-27B-it und Llama-3.1-70B-Instruct ihr Verhalten von stereotype-konsistent zu Minderheiten-bevorzugend, während Llama-3.1-8B-Instruct zu etwa neutral wechselte – was darauf hindeutet, dass die Richtung der gemessenen Verzerrung teilweise davon abhängt, wie ein Benchmark die Frage stellt und die Antwort bewertet. Die alleinige Nutzung von Bewertungen fester Optionen könnte daher eine Überkorrektur bei generierten Entscheidungen übersehen. Die Bewertung beider Verfahren würde Entwicklern ein vollständigeres Bild des Verhaltens geben, das ihre Fairness-Interventionen adressieren müssen.
Training auf symmetrische Robustheit
Um mögliche Quellen der Asymmetrie zu untersuchen, prüften wir Daten aus der Trainings-Pipeline von Olmo 3. Sein Korpus für supervised fine-tuning umfasst etwa 99,000 Beispiele aus zwei Refusal-Trainingsdatensätzen. Über 28,000 Themencluster in den Fine-Tuning- und Präferenz-Trainingsdaten fanden wir nur neun Cluster, die Entscheidungen auf Basis von Leistung statt Demografie diskutieren – und alle neun bestanden aus Ablehnungen. Die Prüfung ergab außerdem ungleiche Darstellungen demografischer Gruppen: Gruppen mit Minderheitenmarkierung erhielten eine eher schützende oder positive Rahmung, während weiße und cisgeschlechtliche Menschen wenig schützende Rahmung und eine durchgehend negative Rahmung erfuhren.
Zusammen deuten diese Ergebnisse auf eine Lücke zwischen dem Beibringen, diskriminierende Anfragen abzulehnen, und dem Zeigen, wie Entscheidungen auf Basis von Leistung getroffen werden. Ob diese Muster die Verhaltenslücken verursachen, bleibt eine offene Frage.
Netto-Rahmung von sieben demografischen Gruppen in den Trainingsdaten von Olmo 3. Jeder Wert ist der Prozentsatz der als positiv gegenüber einer Gruppe eingestuften Passagen minus dem Prozentsatz der als negativ eingestuften. Die Spalte für das Präferenz-Tuning umfasst nur die bevorzugten Antworten, und die Spalte für das Reinforcement-Learning umfasst nur Prompts. Einige Reinforcement-Learning-Schätzungen basieren auf kleinen Stichproben – teilweise nur acht Prompts – und sollten vorsichtig interpretiert werden.
Können bestehende Korrekturen helfen?
FairStress kann auch dazu verwendet werden zu bewerten, ob Debiasing-Techniken tatsächlich robusteres und faireres Modellverhalten erzeugen. Wir testeten neun Interventionen, darunter Self-Critique (bei der das Modell seine eigene Antwort überprüft und überarbeitet), Activation Steering (das interne Modellrepräsentationen während der Generierung direkt verschiebt) und Learned Edits (kleine, gezielte Änderungen an internen Modellrepräsentationen, die aus Beispielen gelernt werden). Die meisten Methoden verringerten die Asymmetrie nicht zuverlässig, und einige erzeugten ausgewogenere Entscheidungen zu einem erheblichen Preis für die Genauigkeit. Zum Beispiel reduzierte eine Activation-Steering-Methode die Genauigkeit von Qwen2.5-7B-Instruct bei eindeutigen Entscheidungen von 98% auf 47%.
Ein Ansatz kam der symmetrischen Robustheit näher: Counterfactual Chain-of-Thought, bei dem das Modell gebeten wird, einen Fall mit vertauschten demografischen Identitäten der Kandidaten erneut zu betrachten. Über die drei getesteten Modellfamilien hinweg verringerte dieser Ansatz die Lücke darin, wie bereitwillig Modelle korrekte Entscheidungen aufgaben, während die Genauigkeit weitgehend erhalten blieb. Er beseitigte nicht jede Asymmetrie; bei mehrdeutigen Fällen bevorzugten die Modelle weiterhin Kandidaten mit Minderheitenmarkierung.
Von fairen Ergebnissen zu fairem Entscheidungshandeln
FairStress zeigt, warum die demografische Fairness eines Modells nicht allein daran beurteilt werden kann, ob es in ansonsten gleichwertigen Szenarien dieselbe endgültige Wahl trifft.
Ein Modell kann in zwei Versionen desselben Szenarios, die sich nur in der demografischen Identität unterscheiden, den Kandidaten wählen, der durch die Belege am besten gestützt wird, sich aber in einer Version leichter beeinflussen lassen, seine Wahl unterschiedlich erklären oder unterschiedliche interne Aktivierungsmuster zeigen. Nach FairStress' gleichheitszentrierter Definition bedeutet faires Verhalten, dieselben Kriterien anzuwenden und eine gut begründete Entscheidung konsequent zu verteidigen, unabhängig davon, welche demografische Gruppe davon profitiert.
Allgemeiner gesagt spiegelt diese Arbeit unser Ziel wider, Bewertungsmethoden zu entwickeln, die besser erfassen, wie sich Modelle in realen Umgebungen verhalten. Mit der Veröffentlichung von FairStress hoffen wir, dass Forscher und Modellentwickler damit verborgene Asymmetrien diagnostizieren, vorgeschlagene Korrekturen testen und Trainingsansätze entwickeln können, die zu konsistenteren und vertrauenswürdigeren Ergebnissen führen. Eine offene und gründliche Bewertung ist ein zentraler Bestandteil unserer umfassenderen Arbeit bei Ai2, und wir hoffen, dass FairStress der Community ein weiteres nützliches Werkzeug bietet, um zu verstehen, wo Modelle Schwächen haben und wie man sie verbessern kann.