إدارة المعلومات، قيد النشر
https://doi.org/10.1016/j.im.2025.104103

الكلمات الرئيسية: الذكاء الاصطناعي التوليدي، نماذج اللغة الكبيرة، التحيز في الذكاء الاصطناعي التوليدي، مقاييس العدالة، إزالة التحيز.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، هو تقنية تحويلية تتمتع بقدرات غير مسبوقة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتوليد المحتوى، والعديد من التطبيقات الأخرى (عباسي وآخرون، 2024؛ آي بي إم، 2024؛ تشودري وآخرون، 2023؛ توفورون وآخرون، 2023). من خلال الاستفادة من مجموعات بيانات متعددة الوسائط واسعة النطاق تشمل النصوص والصور والصوت والفيديو، ينتج GenAI محتوى جديدًا بناءً على الأنماط المستفادة من بيانات التدريب (ين وآخرون، 2024). تشمل الأمثلة البارزة GPT-4 لتوليد النصوص وDALL-E وMidjourney لإنشاء الصور. لقد أثار GenAI حماسًا كبيرًا مؤخرًا بسبب إمكانيته في إحداث ثورة في العمليات التجارية، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة عبر الصناعات (سوبرا مانيان، 2024).

على الرغم من مزاياه الواعدة، فإن تنفيذ GenAI مليء بالتحديات الكبيرة، خاصة فيما يتعلق بالتحيزات الكامنة في بياناته وخوارزمياته (تشامبرلين، 2024). على عكس أنظمة التصنيف التقليدية، التي تصنف البيانات بشكل أساسي إلى فئات محددة مسبقًا، فإن الطبيعة التوليدية لـ GenAI تعزز من مخاطر استمرار التحيزات في بيانات التدريب والخوارزميات، مما يعزز الصور النمطية المتعلقة بالجنس والعرق والثقافة. هذه التحيزات تقوض الثقة وتعرض الشركات والمجتمع لمخاطر أخلاقية وسمعية وتنظيمية.

مع تزايد دور نماذج اللغة الكبيرة في اتخاذ القرارات التجارية عبر وظائف مثل العمليات والمالية والتسويق والموارد البشرية (على سبيل المثال، ديفيس وآخرون، 2024؛ مانيس ومادهافارام، 2023)، يجب أن تتماشى مع تفضيلات البشر (شانكار وآخرون، 2024). يمكن أن تؤدي عدم التوافق إلى نتائج متحيزة وقرارات غير عادلة (كونسنسكي وآخرون، 2024؛ داي وآخرون، 2024). على سبيل المثال، قد تفضل خوارزميات التوظيف المتحيزة جنسًا معينًا (آن وآخرون، 2024)، وقد تؤدي النماذج المتحيزة في الرعاية الصحية إلى تفاقم الفجوات في رعاية المرضى (هالتاوفدرهايد ورانيش، 2024).

نتيجة لذلك، أصبح التحيز في GenAI مصدر قلق ملح (عباسي وآخرون، 2024). كشفت دراسة استقصائية حديثة أن من المستجيبين يعتقدون أنهم فقدوا فرصًا، مثل الفرص المالية أو الوظيفية، بسبب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتحيزة. بالإضافة إلى ذلك، يشعرون أن الشركات التي تستخدم GenAI لا تحمي المستهلكين بشكل كافٍ
من التحيز والمعلومات المضللة (تيليس، 2023). تواجه الشركات أيضًا تحديات في الاستفادة من GenAI بشكل فعال، حيث أن تحيز النموذج والثقة هما العقبتان الرئيسيتان أمام تنفيذها الناجح (ديلويت، 2024). نظرًا للدور الحاسم لأنظمة GenAI في إدارة المعلومات، من الضروري أن يفهم الباحثون والممارسون التحيزات التي قد تستمر هذه الأنظمة في تعزيزها، مما يضمن بقائها عادلة ومنصفة وموثوقة.

يتجلى التحيز في GenAI بأشكال متعددة، بما في ذلك التحيزات المتعلقة بالجنس والعرق والثقافة والأيديولوجيا (تشاو وآخرون، 2023). تنشأ هذه التحيزات غالبًا من عوامل غير بشرية وبشرية مضمنة في بيانات التدريب والخوارزميات، مما يعكس التحيزات واللامساواة الاجتماعية (هوتشينسون وميتشل، 2019). كل نوع من التحيز ليس فريدًا لوظيفة تجارية معينة؛ بل غالبًا ما تتداخل عبر الممارسات التجارية، مما يضيف تعقيدًا إلى اكتشافها وتخفيفها. يتطلب هذا التعقيد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، وهو مجموعة من العمليات والأساليب التي تتيح الشفافية والثقة في نتائج الخوارزميات التعليمية المعقدة، لتمكين أصحاب المصلحة من فهم كيفية اتخاذ القرارات وكيفية تحديد التحيزات. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما لا تواكب الأطر السياسية التقدم السريع في تكنولوجيا GenAI، مما يتطلب اتخاذ تدابير استباقية للتنظيم الفعال. على الرغم من أن بعض الأبحاث قد سلطت الضوء على هذه المخاوف (راي وآخرون، 2024؛ عمراني وآخرون، 2023؛ مي وآخرون، 2023)، لا يزال هناك فجوة ملحوظة في الدراسات التي تتناول التحيز في GenAI بشكل منهجي.

تستكشف هذه الورقة القضية الحرجة للتحيز في GenAI (LLMs)، خاصة آثارها على أبحاث إدارة المعلومات. من خلال فحص الأبحاث الحالية والأمثلة الواقعية، نسعى أولاً لفهم أصول التحيز، والتدابير، وآثار تحيز LLM، بالإضافة إلى التقنيات والتحديات في تخفيفه (القسم 2). تركيزنا الأساسي هو اقتراح اتجاهات لأبحاث إدارة المعلومات المستقبلية، بما في ذلك استراتيجيات التنفيذ (القسم 3) وتطبيقات الأعمال (القسم 4)، مع كل منها يقترح أسئلة بحث محددة للدراسات المستقبلية. بينما قد يبدو معالجة تحيز LLM في البداية كقضية تقنية بحتة، إلا أنها مرتبطة بشكل عميق ببيئاتنا الاجتماعية والثقافية المتطورة. نحن ندعو إلى أطر ومنهجيات متعددة التخصصات مع عدسة ديناميكية لتحديد التحيز، وتعزيز العدالة، وتقليل الأذى الاجتماعي. علاوة على ذلك، نوصي بإدماج الأطر والمنهجيات المقترحة في البحث حول ممارسات الأعمال المختلفة ضمن إدارة المعلومات.

يتم تلخيص إطارنا المفاهيمي في الشكل 1. من خلال هذه الجهود المنسقة، هدفنا هو دمج الأبحاث الحالية حول تحيز LLM، وتقديم رؤية مبتكرة لتوجيه أبحاث إدارة المعلومات في هذا المجال الحيوي والتحدي، وتوجيه إنشاء أنظمة LLM التي تحافظ على النزاهة الأخلاقية والشمولية. بينما يركز استعراضنا للأساليب التقنية، بما في ذلك مقاييس التحيز وتقنيات إزالة التحيز، على نماذج LLM المعتمدة على النصوص – الشكل الأكثر شيوعًا – فإن إطار العمل المقترح لأبحاث المستقبل قابل للتعميم على نماذج LLM متعددة الوسائط، بما في ذلك تلك التي تستخدم الصور والصوت والفيديو.

في هذا القسم، نبدأ بتعريف التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (LLM) ونشرح كيف يمكن أن تؤدي الأخطاء النظامية إلى استمرار التفضيل والصور النمطية. يتبع ذلك تحليل لمصادر التحيز، بما في ذلك العوامل المتعلقة بالبيانات والخوارزميات. ثم نتناول طرق اكتشاف وقياس التحيز ونلخص تقنيات إزالة التحيز التي تهدف إلى التخفيف من هذه التحيزات.

التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي العام يشير إلى الأخطاء أو التشوهات النظامية في معالجة النموذج للمعلومات، مما يؤدي إلى تفضيل مجموعات معينة أو افتراضات غير صحيحة بناءً على الأنماط المتعلمة (مهرابي وآخرون، 2021). هذه النماذج، التي تم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة من مصادر متنوعة، ترث وتضخم التحيزات الموجودة في البيانات والخوارزميات (بوماساني وآخرون، 2023). على سبيل المثال، قد تولد نماذج مثل GPT-4o وسابقاتها مخرجات تعطي الأولوية لوجهات نظر معينة، وتعزز التحيزات الاجتماعية، وتخصص الفرص بشكل غير عادل إذا كانت بيانات التدريب تعكس بشكل أساسي ديموغرافيات أو وجهات نظر محددة (شهريار وآخرون، 2024).

التحيز في نماذج اللغة الكبيرة متجذر في أسس الذكاء الاصطناعي، وينشأ من مصادر متعددة مترابطة، بما في ذلك البيانات والخوارزميات والذاتية البشرية (سوسارلا وآخرون، 2023). بينما ينشأ بعض التحيزات من عوامل غير بشرية، يتم تشكيل أخرى من خلال القرارات البشرية. إن التعرف على هذه الأصول، فضلاً عن تمييزها وعلاقاتها، يمكّن علماء إدارة المعلومات من فهم الطبيعة متعددة الأوجه للتحيز وتطوير استراتيجيات أكثر استهدافًا لتحديد التحيزات والتخفيف منها طوال دورة حياة نماذج اللغة الكبيرة.

أولاً، غالبًا ما تحتوي مجموعات بيانات التدريب على تحيزات متأصلة بسبب المواد المصدرية. عندما تمثل البيانات بشكل أساسي فئات ديموغرافية أو وجهات نظر معينة، فإن النماذج المدربة عليها تعكس وت perpetuate هذه التحيزات بشكل حتمي (بوماساني وآخرون، 2023). ثانيًا، يمكن أن تضخم الخوارزميات نفسها التحيز من خلال خصائصها المتأصلة، مثل الافتراضات الرياضية، والخصائص الإحصائية، أو سلوكيات التعلم الذاتي للنماذج المعقدة. قد تُدخل هذه العوامل تحيزات حتى عندما تبدو بيانات التدريب غير متحيزة.

في الوقت نفسه، تمارس الذاتية البشرية تأثيرًا واسع النطاق غالبًا ما يزيد من التحيزات عبر مرحلتين من تطوير نماذج اللغة الكبيرة (البيانات والخوارزمية). خلال مرحلة إعداد البيانات، يمكن أن تؤدي العمليات المدفوعة بالبشر مثل التسمية والتعليق إلى تحريف التمثيلات التي تفضل (أو تسيء إلى) مجموعات سكانية أو سيناريوهات معينة (غوتام وسريناث، 2024). وبالمثل، عند تطوير الخوارزميات لتصميم المنتجات، قد يعطي المطورون الأولوية لمجموعات مستخدمين معينة مع إهمال الآخرين (شولمان وغو، 2024). بالإضافة إلى ذلك، قد تبرز الخوارزميات أنماطًا شائعة في المجموعات الكبرى بشكل غير متناسب، مما يهمش الأقليات (هوفي وبراهموي، 2021). على سبيل المثال، قد يؤدي نموذج لغة مصمم أساسًا للجماهير الغربية أداءً ضعيفًا للمستخدمين من خلفيات ثقافية أخرى.

كشف وقياس التحيز في نماذج اللغة الكبيرة، كخطوة أولى لتقليل التحيز، هو مجال بحثي صعب ولكنه حاسم في إدارة المعلومات. تم وضع منهجيات متنوعة في هذا المجال، العديد منها يبني على بعضه البعض ويتطور معًا. تعكس هذه الترابطات تعقيد كشف التحيز والحاجة إلى نهج متعدد الأبعاد لمعالجته بفعالية في الأبحاث المستقبلية.

تقيس المقاييس المعتمدة على التضمين التحيز من خلال حساب المسافات المفاهيمية بين الكلمات المستهدفة (مثل الجنسيات) والسمات (مثل الأعراق). بينما يستخدم اختبار ارتباط تضمين الكلمات التشابه الكوني لتقييم التحيز بين أزواج الكلمات (كاليسكان وآخرون، 2017)، يوسع اختبار ارتباط مشفر الجمل هذا ليشمل تضمينات الجمل، مما يلتقط التحيز في هياكل لغوية أكثر تعقيدًا (مثل دولشي وآخرون، 2023). بالإضافة إلى ذلك، تقيس الأساليب المعتمدة على الاحتمالات الانحرافات النظامية عن نتيجة غير متحيزة باستخدام نماذج احتمالية واستدلال إحصائي مثل الشبكات البايزية. وقد تم استخدام هذه الأساليب لت quantifying التمييزات العرقية والجندرية وغيرها في التوظيف، وفجوات الأجور، والعدالة الجنائية (مهرابي وآخرون، 2021).

علاوة على ذلك، تختبر تقييمات العوامل المضادة للتحيز من خلال تعديل الجمل، مثل تغيير المؤشرات الديموغرافية أو السمات الرئيسية، ثم ملاحظة التغيرات في مخرجات النموذج. تم تحديد تأثيرات تحيز كبيرة على الجنس والعرق باستخدام هذه الطرق (بويير وآخرون، 2023؛ كوسنر وآخرون، 2017). بالإضافة إلى ذلك، تقيم الأساليب المعتمدة على القوالب التحيزات من خلال استخدام قوالب محددة مسبقًا تتنوع فيها السمات الديموغرافية مع الحفاظ على ثبات المتغيرات الأخرى، مما يعزل تأثيرها على المخرجات (دونغ وآخرون، 2024). تم إنشاء قوالب شاملة لتقييم تحيزات متنوعة (ستانتشاك وأوغنشتاين، 2021)، مع تقدم حديث في النماذج لتوليد المطالبات تلقائيًا، مما يقلل من الجهد اليدوي (رادكليف وآخرون، 2024).

يهدف إزالة التحيز إلى تعزيز دقة توقعات ونصائح النموذج مع ضمان العدالة عبر مجموعات سكانية مختلفة (سوسارلا وآخرون، 2023؛ سوبرا مانيان وآخرون، 2021). يمكن تطبيق تقنيات إزالة التحيز في مراحل مختلفة من تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة: مرحلة المعالجة المسبقة، مرحلة التدريب، ومرحلة المعالجة اللاحقة. أدناه نناقش تقنيات إزالة التحيز الموجودة في كل مرحلة التي تم تأسيسها في الأدبيات.

يمكن أن تؤدي البيانات المستخدمة لتدريب أو تحسين نماذج اللغة الكبيرة إلى إدخال تحيزات في المخرجات، مما يجعل إزالة التحيز في مرحلة المعالجة المسبقة أمرًا حاسمًا، خاصة مع مجموعات البيانات غير المتوازنة. إحدى التقنيات الشائعة هي تعزيز البيانات المضادة للحقائق (CDA)، التي تعيد توازن البيانات عن طريق تغيير ارتباطات معينة (Lu et al., 2020). على سبيل المثال، يمكن استبدال جمل مثل “هي مربية” بـ”هو مربية” لتعزيز الحيادية الجندرية. وبالمثل، تتضمن استبدال البيانات المضادة للحقائق استبدال المصطلحات المتحيزة بشكل احتمالي دون تغيير حجم مجموعة البيانات، مما يقلل من التحيز مع الحفاظ على هيكل البيانات (Maudslay et al., 2019). تتضمن طرق أخرى إزالة الأمثلة المتحيزة من مجموعات البيانات، على الرغم من أن هذا يعرض البيانات لخطر الفقدان وتقليل التغطية (Le Bras et al., 2020). تتضمن طريقة بديلة إخفاء أوزان النموذج المتحيزة أثناء الاختبار، مما يسمح للنموذج بتجاوز التحيز دون الحاجة إلى تحسين (Du et al., 2021). علاوة على ذلك، يساعد تدريب مجموعات بيانات متنوعة – مثل عبر لغات متعددة – في تقليل التحيزات العرقية والثقافية، مما يوفر نطاقًا أوسع.
وجهات النظر في توقعات النماذج (بهنام غادر وميليوس، 2022). يمكن أن تخفف هذه التقنيات مجتمعة من التحيز في مرحلة المعالجة المسبقة، مما يضمن مخرجات أكثر توازنًا وإنصافًا لنماذج اللغة الكبيرة.

تتضمن عملية إزالة التحيز خلال مرحلة التدريب غالبًا مصطلحات تنظيمية ووظائف خسارة متنوعة. إحدى هذه الطرق، وهي خسارة التباين، تمكّن النموذج من التمييز بين الأمثلة المتشابهة وغير المتشابهة، مما يقلل من الاعتماد على الميزات المتحيزة ويعزز تمثيلات أكثر توازنًا للتخفيف من التحيز على المدى الطويل (هي وآخرون، 2022). تركز تقنيات التنظيم، مثل إسقاط الوحدات، على المعلومات الأساسية وتمنع النماذج من تعلم الارتباطات غير ذات الصلة من خلال إدخال الاضطرابات (تشن وآخرون، 2024؛ سوكولوفا وآخرون، 2024). بالإضافة إلى ذلك، تعزز التعلم التبايني قدرة النموذج على التمييز بين الأنماط المتحيزة وغير المتحيزة (أوه وآخرون، 2022؛ لي وآخرون، 2023). يقدم التدريب العدائي أمثلة عدائية خلال التدريب لتحدي وتقليل التنبؤات المتحيزة (تشانغ وآخرون، 2018). علاوة على ذلك، يعد تدقيق البيانات أمرًا حيويًا في اكتشاف التحيز، حيث يستخدم تقنيات مثل أوراق بيانات المجموعات (جبرو وآخرون، 2021) لتوثيق أصول المجموعات والميول المحتملة، مما يضمن الشفافية طوال عملية التدريب. تشمل التطورات الأخيرة أيضًا نماذج مساعدة تتنبأ بالعينات المتحيزة وتقوم بإعادة وزن العينات خلال التدريب، مما يضمن أن تتلقى العينات المتحيزة الاعتبار المناسب (شينتا وآخرون، 2024).

تهدف تقنيات إزالة التحيز بعد المعالجة إلى تحديد التحيزات والتخفيف منها قبل نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي. يقوم تدقيق التحيز باختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي بدقة بحثًا عن التحيزات، مما يضمن معالجة التحيزات المحتملة مبكرًا لتقليل خطر النتائج المتحيزة في التطبيقات الواقعية (راجى وآخرون، 2020). بالإضافة إلى ذلك، تعزز التعاونات بين البشر ونماذج اللغة الكبيرة عدالة وموثوقية نماذج اللغة الكبيرة من خلال دمج مدخلات البشر، والتعليقات، والإشراف طوال عملية التطوير والنشر. تتيح هذه التعاونات المراقبة والتعديل في الوقت الفعلي، حيث يقدم المراجعون البشريون تعليقات متكررة لتحقيق التوازن بين الأداء والتخفيف من التحيز (فيرداوس وآخرون، 2024). هذه المقاربة ضرورية بشكل خاص في التطبيقات ذات المخاطر العالية، مثل الرعاية الصحية والقانون (ما وآخرون، 2024). استراتيجية رئيسية أخرى هي هندسة المطالبات، التي تعزز كفاءة إزالة التحيز من خلال التحكم في كيفية توليد النماذج للاستجابات (شيك وآخرون، 2021). لقد أظهرت تقنيات مثل المطالبات بدون أمثلة، والمطالبات القليلة، والمطالبات المتسلسلة في التفكير أنها تقلل من التحيز وتحسن من قدرات التفكير، مما يؤدي إلى نتائج أكثر عدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (كانكو وآخرون، 2024).

معالجة التحيز في نماذج اللغة الكبيرة هي ضرورة أخلاقية وتقنية، خاصة مع تزايد دور هذه النماذج في أنظمة المعلومات. قد تعطي الشركات الأولوية للمجالات عالية المخاطر أو تلك التي تتطلب تنظيمات لمكافحة التحيز، مما يؤدي إلى التخلي عن مجالات أخرى وتركها دون معالجة بسبب قيود الموارد. نتيجة لذلك، تتطلب التحديات التي يطرحها تحيز نماذج اللغة الكبيرة، مثل استمرار عدم المساواة والممارسات غير العادلة، استراتيجيات قوية للتخفيف من التحيز وتطبيقات عملية. يتمتع علماء إدارة المعلومات بموقع فريد لقيادة هذا الجهد. يجب أن تتقدم الأبحاث المستقبلية ليس فقط بالأساليب التقنية لتقليل تحيز نماذج اللغة الكبيرة ولكن أيضًا لاستكشاف كيفية معالجة الجهود التنظيمية والفردية لهذه التحيزات ضمن القيود الواقعية. سيكون تطوير أطر عمل تتناول الطبيعة المعقدة والمتعددة الأبعاد لتحيز نماذج اللغة الكبيرة أمرًا أساسيًا. يمكن أن تعزز هذه الجهود العدالة والشفافية والمساواة، مما يحسن في النهاية الفوائد الفردية والتنظيمية والاجتماعية لنماذج اللغة الكبيرة، مما يظهر مساهمتها الإيجابية في إدارة المعلومات.

تشمل استراتيجيات تعزيز البحث في تحيز نماذج اللغة الكبيرة ثلاثة مجالات مترابطة: تصميم البحث، والتطوير الفني، وصنع السياسات/الأثر الاجتماعي. يركز تصميم البحث المحسن على الأطر التي تلتقط تفاصيل التحيز عبر سياقات متنوعة، مع دمج وجهات نظر متنوعة (القسم 3.1). تتضمن التقدمات المنهجية إنشاء وتحسين مقاييس وخوارزميات لاكتشاف وتخفيف تحيز نماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن دقة وعدالة أكبر (القسم 3.2). تهدف جهود صنع السياسات إلى وضع إرشادات وتنظيمات شاملة تعزز الممارسات الأخلاقية في نشر نماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن المساءلة والشفافية (القسم 3.3).

ترتبط هذه الاستراتيجيات الثلاثة ارتباطًا وثيقًا. عادةً ما تكون المنهجيات التقنية – مثل قياس التحيز وتقنيات إزالة التحيز – متجذرة في البحث العلمي، ولكنها تتطلب فهم تصميم البحث وصنع السياسات/الأثر الاجتماعي. تنشأ هذه الاعتمادية المتبادلة لأن التحيز موجود في سياق اجتماعي. يكون التطوير الفني ذا معنى فقط ضمن السياق الذي يحدث فيه التحيز. سواء كان ذلك في قياس التحيز أو تطوير تقنيات إزالة التحيز، يجب أن تكون الجهود متجذرة في السياق الاجتماعي لتكون فعالة.

من خلال دمج هذه الاستراتيجيات، يمكن لعلماء إدارة المعلومات معالجة التحديات المتعددة الأبعاد لتحيز نماذج اللغة الكبيرة. غالبًا ما يكون لدى أصحاب المصلحة داخل نظام نماذج اللغة الكبيرة – مثل المطورين والشركات والمستخدمين وصانعي السياسات – أولويات متنوعة وأحيانًا متعارضة. من الضروري التعرف على هذه الأهداف المتنافسة وتحقيق التوازن بينها لإنشاء نماذج لغة كبيرة أكثر عدالة.

النهج متعددة التخصصات والتعاون: معالجة تحيز نماذج اللغة الكبيرة تمتد عبر مجالات متعددة، بما في ذلك علوم الكمبيوتر والهندسة، وأنظمة المعلومات وإدارة المعلومات، والأخلاقيات، والقانون، وعلم النفس، والاقتصاد السلوكي، وعلم الاجتماع، والعلوم السياسية، وغيرها من العلوم الاجتماعية (جياو وآخرون، 2024). يدمج هذا النهج متعدد التخصصات وجهات نظر متنوعة من أصحاب المصلحة ذوي الأولويات المختلفة. على سبيل المثال، تعطي الشركات الأولوية للإنتاجية والفعالية من حيث التكلفة، بينما غالبًا ما يدعو المستخدمون النهائيون ومجموعات المناصرة إلى العدالة والشمول، بينما يركز صانعو السياسات على العدالة والشفافية والأخلاقيات. يقوم علماء الكمبيوتر بتحسين الأداء، ويستكشف علماء الاجتماع عدم المساواة النظامية التي تستمر بسبب نماذج اللغة الكبيرة، ويقوم الخبراء القانونيون بتقييم المسؤولية والمساءلة. تقدم هذه التحديات فرصة فريدة لعلماء إدارة المعلومات لتبني نهج متعدد التخصصات. من خلال التعاون مع خبراء من مجالات متنوعة، يمكنهم إنشاء حلول شاملة لمعالجة الطبيعة المعقدة لتحيز نماذج اللغة الكبيرة، مما يعزز العدالة والمساءلة في أنظمة المعلومات (نارايان وآخرون، 2024).

تستكشف الأسئلة البحثية التالية كيف يمكن أن يساعد التعاون متعدد التخصصات في معالجة الأبعاد التقنية والاجتماعية لتحيز نماذج اللغة الكبيرة: (1) ما الأطر التي يمكن أن يطورها علماء إدارة المعلومات لتسوية التوترات بين الأولويات التقنية (مثل الأداء والفعالية) والضرورات الاجتماعية (مثل العدالة والشفافية) بطرق تعالج تحيز نماذج اللغة الكبيرة الفريدة في سياقات بحثية محددة؟ (2) كيف يمكن تصميم الدراسات البحثية متعددة التخصصات لتقييم وتحديد أولويات وتبادل الأهداف المتنافسة لأصحاب المصلحة لإنشاء استراتيجيات فعالة وعادلة لإزالة التحيز؟ من خلال الإجابة على هذه الأسئلة، يمكننا تطوير نهج تعاونية لاكتشاف وتخفيف التحيزات في نماذج اللغة الكبيرة مع تعزيز العدالة عبر سياقات متنوعة.

إطار ديناميكي ومراقبة مستمرة: إن تخفيف التحيز في نماذج اللغة الكبيرة ليس مهمة لمرة واحدة بل هو عملية مستمرة تتطلب مراقبة وتكيفًا مستمرين مع تطور المعايير الاجتماعية واللغات (براون، 2024). غالبًا ما تعيق القيود العملية، مثل التكاليف الحاسوبية العالية (خاصة في الحوسبة السحابية)، ونقص الخبرة، وضغوط الوقت لإعادة تدريب النماذج بشكل مكثف أو مراقبة التحيز المستمرة – التي قد تتعارض مع المتطلبات التنظيمية – جهود إزالة التحيز المكثفة والفعالة، خاصة بالنسبة للمنظمات الصغيرة التي غالبًا ما تعتمد على حلول عامة وتعطي الأولوية للنشر السريع على العدالة. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب المراقبة المستمرة موارد مستمرة وتحديثات متكررة، مما قد يهدد اختبارات التحيز الشاملة، مما يعقد جهود التخفيف المستدام من التحيز. لمعالجة هذه التحديات، يجب على علماء إدارة المعلومات تطوير أطر عمل تكيفية وفعالة من حيث الموارد تأخذ في الاعتبار هذه القيود مع الحفاظ على الفعالية. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد أدوات المراقبة الخفيفة وتقنيات إزالة التحيز القابلة للتوسع في تخفيف الأعباء الحاسوبية.

تركز الأسئلة البحثية التالية على تطوير أطر ديناميكية وآليات مراقبة مستمرة تحت قيود عملية لمعالجة الطبيعة المتطورة لتحيز نماذج اللغة الكبيرة: (1) ما المنهجيات الديناميكية التي يمكن أن يصممها علماء إدارة المعلومات لدمج تعليقات المستخدمين في الوقت الحقيقي للكشف المستمر والتخفيف من تحيز نماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن القابلية للتوسع والفعالية التشغيلية؟ (2) كيف يمكن للعلماء تطوير وتنفيذ دراسات طولية فعالة من حيث الموارد لتقييم فعالية أطر المراقبة المستمرة في تخفيف التحيز بمرور الوقت مع معالجة فجوات الخبرة و
القيود الحاسوبية؟ سيساعد معالجة هذه الأسئلة في إنشاء أطر عمل قوية للتعليقات الديناميكية والدراسات الطولية، مما يضمن بقاء أنظمة نماذج اللغة الكبيرة عادلة وشفافة واستجابة للتحيزات الناشئة بمرور الوقت.

تصميم شامل والدراسات عبر الثقافات: يتطلب معالجة تحيزات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) فهم كيفية تجلي التحيزات عبر المجتمعات والسياقات الثقافية المتنوعة (ليو، 2024). ومع ذلك، تنشأ التعقيدات في تحديد وجهات النظر التي تأخذ الأولوية. على سبيل المثال، غالبًا ما يمتلك أصحاب المصلحة من خلفيات ثقافية أو اجتماعية واقتصادية مختلفة تعريفات متضاربة للعدالة، مما يجعل من الصعب وضع حلول مقبولة عالميًا. ونتيجة لذلك، قد يؤدي معيار العدالة المناسب في سياق واحد إلى تهميش الآخرين عن غير قصد. للتغلب على هذه التحديات، يجب على الباحثين في إدارة المعلومات استكشاف طرق تدمج وجهات نظر أصحاب المصلحة المتنوعة في عملية تصميم نماذج اللغة الكبيرة. يضمن إشراك أصحاب المصلحة من المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا والمهمشة ومن مختلف الثقافات أن تعكس أنظمة نماذج اللغة الكبيرة مجموعة واسعة من التجارب الحياتية والسياقات الاجتماعية.

تستكشف الأسئلة البحثية التالية كيف يمكن أن يخفف التصميم الشامل ووجهات النظر عبر الثقافات من تحيز نماذج اللغة الكبيرة ويعزز العدالة في التطبيقات العالمية: (1) كيف يمكن التقاط احتياجات ووجهات نظر المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا والمهمشة بفعالية في تصميم البحث وعمليات جمع البيانات مع تحقيق التوازن بين الشمولية، وقابلية التوسع، والكفاءة التشغيلية المطلوبة للنشر العالمي؟ (2) كيف يتجلى تحيز نماذج اللغة الكبيرة عبر السياقات الوطنية والثقافية، وما هي استراتيجيات التصميم، المستندة إلى نظريات إدارة المعلومات، التي يمكن أن توازن بين التكيفات الثقافية المحددة والحاجة إلى معايير عالمية متسقة؟ يمكن للعلماء تعزيز العدالة والمساءلة والتأثيرات الاجتماعية الإيجابية عبر بيئات متنوعة من خلال استكشاف الأبعاد الثقافية للتحيز وصياغة استراتيجيات حساسة للسياق.

مقاييس العدالة المحسنة: بينما توفر المقاييس الحالية أساسًا لتحديد تحيز نماذج اللغة الكبيرة، إلا أنها تتطلب مزيدًا من التحسين لالتقاط طبيعتها المعقدة والدقيقة. تشمل التحديات الرئيسية تحقيق التوازن بين القابلية للتعميم والخصوصية السياقية، والتكيف مع المعايير الاجتماعية المتطورة والتحيزات، وإدارة التكاليف الحاسوبية المرتبطة بإجراء اختبارات شاملة عبر تقييمات العدالة متعددة الأبعاد. يمكن لعلماء إدارة المعلومات تطوير مقاييس عدالة قابلة للتكيف، وقابلة للتفسير، وفعالة من حيث الموارد تأخذ في الاعتبار مجموعات المستخدمين والسياقات المتنوعة مع البقاء عملية للتنفيذ في العالم الحقيقي.

نقترح الأسئلة البحثية التالية لتقدم هذا المجال: (1) كيف يمكن لمقاييس العدالة تحقيق التوازن بين العمومية والخصوصية لضمان قابلية تطبيق واسعة مع التقاط التحيزات الدقيقة والسياقية؟ (2) ما هي المنهجيات الفعالة من حيث الموارد التي يمكن أن تجعل مقاييس العدالة قابلة للتطبيق، مع الأخذ في الاعتبار القيود الحاسوبية ومتطلبات قابلية التوسع في التطبيقات الواقعية؟ (3) كيف يمكن لنظريات إدارة المعلومات توجيه تصميم مقاييس العدالة التي تتصالح مع تعريفات أصحاب المصلحة المتضاربة للعدالة، مما يضمن معاملة عادلة عبر مجموعات ديموغرافية متنوعة مع الحفاظ على الجدوى العملية؟ سيسهل معالجة هذه الأسئلة إنشاء مقاييس عدالة أكثر دقة، مما يؤدي في النهاية إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدالة وشمولية عبر تطبيقات متنوعة.

تقنيات إزالة التحيز المتقدمة: تعتبر إزالة التحيز من نماذج اللغة الكبيرة أمرًا حيويًا، حيث إن التصحيحات بعد النشر غالبًا ما تكون مكلفة، محفوفة بالمخاطر، وأقل فعالية (غالليغوس وآخرون، 2024). على الرغم من وجود تقنيات إزالة تحيز متنوعة، إلا أن فعاليتها يمكن أن تتدهور بشكل كبير مع تعديلات طفيفة على مجموعات البيانات أو إعدادات التقييم (سون وآخرون، 2024). بينما تمثل هذه التقنيات مجموعة من الأساليب، قد تؤدي عن غير قصد إلى زيادة التحيز مع مرور الوقت (توكبو وآخرون، 2023). تنشأ تعقيد إضافي من التوتر بين تخفيف التحيز والابتكار الخوارزمي. يمكن أن يؤدي إعطاء الأولوية لإزالة التحيز إلى تثبيط التجريب مع التصاميم الجديدة، حيث قد يميل المطورون نحو النماذج “الأكثر أمانًا” مع الأساليب المعروفة، مما قد يعيق الابتكار.

لمعالجة هذه التحديات، يجب على الباحثين في إدارة المعلومات، وخاصة أولئك الذين يركزون على الأساليب التقنية والكمية، تطوير طرق إزالة تحيز أكثر قوة وموثوقية. نقترح الأسئلة البحثية التالية: (1) في ضبط إزالة التحيز، كيف يمكن للباحثين تحقيق التوازن بين التعديل المفرط من أجل الدقة والتعديل الناقص من أجل التعميم؟ (2) ما هي الاستراتيجيات التي يمكن أن تمكن من إزالة التحيز في الوقت الحقيقي في نماذج اللغة الكبيرة للتكيف مع مجموعات البيانات المتطورة مع تقليل خطر انزلاق التحيز وتدهور الأداء؟ (3) كيف يمكن للباحثين تحديد أولويات الميزات أو الخصائص الرئيسية التي تؤثر على التحيز، مما يضمن تخفيفًا فعالًا دون المساس بقابلية التوسع ودقة النموذج؟ سيسهل معالجة هذه الأسئلة وضع استراتيجيات إزالة تحيز أكثر فعالية، مما يضمن أن التطبيقات المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة تحافظ على الدقة والعدالة في البيئات الواقعية مع مرور الوقت.

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير من أجل الشفافية والمساءلة: يلعب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) دورًا حيويًا في تعزيز الشفافية والمساءلة لنماذج اللغة الكبيرة، مما يجعل عمليات اتخاذ القرار فيها أكثر فهمًا وثقة لمجموعة متنوعة من المستخدمين (لاوتون، 2024). ومع ذلك، يكمن التحدي الأساسي في تصميم XAI في تحقيق التوازن بين العمق الفني وسهولة الوصول للمستخدم. تقدم الشروحات التفصيلية خدمة فعالة لأصحاب المصلحة الفنيين، مثل المطورين والجهات التنظيمية، من خلال توفير المعلومات اللازمة للتدقيق وإصلاح الأخطاء. ومع ذلك، يمكن أن ت overwhelm أو confuse أصحاب المصلحة غير الفنيين، مثل المستخدمين النهائيين أو صانعي القرار. من ناحية أخرى، تحسن الشروحات المبسطة من قابلية الاستخدام ولكنها تخاطر بإغفال التفاصيل الحرجة وتقليل موثوقية المعلومات وشفافيتها.

لتجاوز هذه التحديات، يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تقنيات XAI التي توازن بين هذه الاحتياجات، وتقدم رؤى قابلة للتنفيذ للمستخدمين الفنيين بينما تظل بديهية لغير الخبراء. بالإضافة إلى ذلك، يجب على علماء إدارة المعلومات إعطاء الأولوية لدمج طرق XAI بسلاسة في أنظمة المعلومات الحالية لتعزيز ثقة المستخدم دون المساس بأداء النظام أو قابلية التوسع أو الكفاءة التشغيلية في البيئات المت demanding.

تستكشف الأسئلة البحثية التالية دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في نماذج اللغة الكبيرة لتعزيز الشفافية وثقة المستخدم: (1) كيف يمكن دمج طرق XAI في نماذج اللغة الكبيرة لتحسين الشفافية مع الحفاظ على أداء النموذج؟ (2) كيف يمكن تخصيص تقنيات XAI للتطبيقات الخاصة بالمجال (مثل الرعاية الصحية، المالية، التعليم) لضمان الشفافية ذات الصلة بالسياق؟ سيساهم الإجابة على هذه الأسئلة في تعزيز نشر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في أنظمة اتخاذ القرار المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة، مما يعزز المساءلة والثقة والوصول لكل من المستخدمين الفنيين وغير الفنيين.

تطوير السياسات والإرشادات الأخلاقية: يعد إنشاء سياسات قوية وإرشادات أخلاقية أمرًا حيويًا لضمان الشفافية والمساءلة والعدالة لنماذج اللغة الكبيرة. ومع ذلك، فإن تصميم مثل هذه الأطر يمثل تحديًا بسبب التوتر بين المعايير العالمية والحاجة إلى المرونة السياقية. بينما توفر السياسات الموحدة الاتساق والوضوح، قد تفشل في معالجة الفروق الإقليمية أو الثقافية أو القطاعية. بالإضافة إلى ذلك، فإن التطور السريع لتقنيات نماذج اللغة الكبيرة غالبًا ما يتجاوز السياسات الحالية والأطر الأخلاقية، مما يخلق فجوات تتطلب اهتمامًا عاجلاً. يلعب علماء إدارة المعلومات دورًا محوريًا في معالجة هذه التحديات من خلال تحليل السياسات الحالية، وتحديد الفجوات، والتعاون مع صانعي السياسات لإنشاء إرشادات عملية وقابلة للتنفيذ.

تشمل الأسئلة البحثية الرئيسية حول تطوير الأطر التنظيمية والإرشادات الأخلاقية: (1) كيف يمكن للباحثين في إدارة المعلومات تحقيق التوازن بين تعزيز الابتكار في نماذج اللغة الكبيرة والتخفيف من العواقب الاجتماعية غير المقصودة، خاصة عندما تتعارض الواجبات الأخلاقية مع الضغوط التجارية؟ (2) ما هي الإرشادات الأخلاقية التي يمكن أن توجه التكامل المسؤول لنماذج اللغة الكبيرة في القطاعات ذات المخاطر العالية مثل الرعاية الصحية والمالية، حيث تخلق المطالب المتضاربة للنشر السريع والدقة والشمولية نهجًا تنظيميًا فريدًا؟ سيساعد الغوص في هذه الأسئلة على إنشاء سياسات تحمي من التحيز، وتعزز الابتكار، وتضمن نشر نماذج اللغة الكبيرة بشكل مسؤول على نطاق واسع، وتدعم الأهداف الاجتماعية الأوسع.

الأثر الاجتماعي: يتطلب تقييم فعالية التدخلات التقنية والسياسية لتقليل تحيز نماذج اللغة الكبيرة تقييمًا شاملاً لتأثيرها عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك الأعمال والمجتمع والمجتمع. تكمن التحديات المركزية في تحقيق التوازن بين الأهداف التنظيمية قصيرة المدى – مثل تحسين الكفاءة التشغيلية والربحية – والأهداف الاجتماعية طويلة المدى المتعلقة بالعدالة والشمولية. على سبيل المثال، قد تتطلب التدخلات التي تعطي الأولوية للعدالة استثمارات كبيرة في الوقت والموارد، مما قد يؤخر الابتكارات أو يقلل من العوائد الفورية. من خلال دراسة هذه التوترات وآثارها الاجتماعية الأوسع، يمكن للباحثين تطوير استراتيجيات تتماشى مع أولويات المنظمات مع النتائج العادلة عبر أصحاب المصلحة. يضمن هذا النهج أن التدخلات تعزز حقًا الشمولية والعدالة بدلاً من أن تستمر بشكل غير مقصود في الفجوات.

تركز الأسئلة البحثية التالية على تقييم الآثار الاجتماعية لتحيزات نماذج اللغة الكبيرة، خاصة فيما يتعلق بالمجتمعات المهمشة والتوازن بين الكفاءة والعدالة: (1) كيف ينتشر التحيز من نماذج اللغة الكبيرة الأساسية إلى تطبيقات الأعمال اللاحقة، وما هي التوترات التي تنشأ عند معالجة هذه التحيزات في سياقات الأعمال التي تعطي الأولوية للسرعة والقابلية للتوسع على حساب العدالة؟ (2) ما هي المقايضات بين الكفاءة والعدالة التي يجب أخذها في الاعتبار عند تقييم الأثر الاجتماعي لجهود التخفيف من تحيز نماذج اللغة الكبيرة، خاصة في السيناريوهات التي قد تؤدي فيها جهود التخفيف من التحيز إلى تقليل الربحية أو خلق عوائق تنافسية للمنظمات؟ سيساعد استكشاف هذه الأسئلة في إبلاغ الاستراتيجيات لتعزيز الشمولية مع تحقيق التوازن بين الأولويات الاجتماعية والتنظيمية، مما يوجه تطوير نماذج اللغة الكبيرة التي تعطي الأولوية للكفاءة والعدالة.

تمتلك نماذج اللغة الكبيرة تطبيقات واسعة في ممارسات الأعمال، بما في ذلك الموارد البشرية والرعاية الصحية والمالية والتسويق، وما إلى ذلك. ومع ذلك، يمكن أن تقوض التحيزات في نماذج اللغة الكبيرة فعالية وعدالة هذه التطبيقات، مما يطرح تحديات كبيرة لإدارة المعلومات. تحدد هذه الفقرة المجالات الرئيسية التي تظهر فيها هذه التحيزات وتقترح سبلًا للبحث المستقبلي. نشجع العلماء على تطبيق الاستراتيجيات المقترحة في القسم 3 لاستكشاف هذه المجالات المحددة.

إدارة الموارد البشرية: تم توثيق أن نماذج اللغة الكبيرة في إدارة الموارد البشرية، مثل فرز السير الذاتية وتقييم الأداء، تعزز التحيزات الاجتماعية، مما ي perpetuates التمييز على أساس الجنس والعرق الذي يحد من فرص العمل للنساء والمجموعات الأقلية (أرمسترونغ وآخرون، 2024؛ لوكاس، 2024). في الوقت نفسه، قد تتعارض أهداف كفاءة مديري التوظيف مع مخاوف المتقدمين للوظائف بشأن التمثيل العادل في أنظمة التوظيف المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. بشكل عام، تؤكد هذه التحيزات في نماذج اللغة الكبيرة على الحاجة إلى الشفافية، والاختبار الدقيق، ومنهجيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير للتخفيف من التمييز مع تحقيق التوازن بين القيود التجارية، مثل تقليل الآثار السلبية أو عدم الكفاءة في تحقيق النتائج التجارية. تشمل الأسئلة الرئيسية التي يجب تناولها: (1) كيف يمكن تصميم التحيز في أنظمة التوظيف المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة لتقليل التحيز ومنع التمييز على أساس الجنس والعرق في التوظيف والتقييمات؟ (2) ما هو الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في تعزيز الشفافية والعدالة في عمليات الموارد البشرية المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة؟ سيساعد التحقيق في هذه الأسئلة على تقليل التمييز في ممارسات الموارد البشرية وتوفير أساس لدمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في أنظمة الموارد البشرية.

أنظمة المعلومات الصحية: يمكن أن تؤدي التحيزات في أنظمة المعلومات الصحية المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة إلى تفاقم الفجوات الصحية والسكان المهمشين غير المخدومين (سانتوركار وآخرون، 2023). لضمان الرعاية الصحية العادلة، يجب على الباحثين التركيز على الكشف عن التحيز في الوقت الحقيقي، والشفافية، والأساليب المعدلة للسياقات الصحية (ليفي وآخرون، 2024). تشمل الأسئلة البحثية ذات الصلة: (1) كيف يمكن تخصيص نماذج اللغة الكبيرة لأنظمة الرعاية الصحية لتقليل التحيزات التي تؤدي إلى الفجوات في جودة علاج المرضى، خاصة للمجموعات المهمشة؟ (2) كيف يمكن للباحثين التمييز بين التمايز المقصود، مثل تخصيص خطط العلاج لفئات معينة (مثل الأمريكيين من أصل أفريقي)، والتمايز غير المقصود الذي قد يؤدي إلى نتائج غير عادلة؟ سيساعد تناول هذه الأسئلة في تطوير أنظمة الرعاية الصحية المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة التي تعطي الأولوية للعدالة، وتكتشف التحيزات في الوقت الحقيقي، وتمنع الفجوات في تقديم الرعاية للمجموعات المهمشة.

أنظمة المعلومات المالية: تعيد نماذج اللغة الكبيرة تشكيل القطاع المالي في مجالات مثل تقييم الائتمان، واكتشاف الاحتيال، والتداول الخوارزمي. ومع ذلك، فإن اعتمادها على البيانات التاريخية غالبًا ما يعزز التحيزات النظامية، ويضر بالمجموعات المهمشة بشكل غير متناسب، ويخلق حواجز أمام الشمول المالي (أونيل، 2017). يمثل معالجة هذه التحيزات تحديات كبيرة. قد تعطي المؤسسات المالية، مثل البنوك، الأولوية للكفاءة والربحية، مما يتعارض غالبًا مع التدخلات التي تركز على العدالة مثل ممارسات الإقراض العادل وتوقعات المجتمع بشأن الشمول المالي، حيث قد تؤدي هذه التدابير إلى تقليل دقة النموذج أو زيادة التكاليف. تشمل العواقب الشديدة تفاقم عدم المساواة، وانتهاكات تنظيمية، وأضرار سمعة، وحتى زعزعة استقرار السوق في التداول الخوارزمي. تشمل الأسئلة الرئيسية التي يجب تناولها: (1) كيف يمكن لعلماء إدارة المعلومات تصميم أطر تقييم ائتماني قائمة على نماذج اللغة الكبيرة تأخذ في الاعتبار العدالة وتوازن بين متطلبات العدالة التنظيمية، والربحية، والوصول إلى نتائج عادلة للمجموعات المهمشة؟ (2) ما هي الاستراتيجيات التي يمكن أن تخفف من التحيزات في الوقت الحقيقي في التداول الخوارزمي المدفوع بنماذج اللغة الكبيرة لضمان استقرار السوق والشمولية مع تحقيق التوازن بين الأولويات المتضاربة لصنع القرار السريع والمساءلة الأخلاقية؟ يتطلب التغلب على التوترات في الأسئلة تحقيق التوازن بين الاعتبارات الأخلاقية والقيود العملية لبناء أنظمة مالية عادلة وشفافة، والتي يمكن تسهيلها من خلال التعاون بين المنظمين والمطورين والباحثين.

تطبيقات التسويق: بينما حولت نماذج اللغة الكبيرة التسويق من خلال تمكين إنشاء محتوى مخصص، وتفاعل العملاء، وتقسيم السوق، توجد توترات بين تحقيق التخصيص الفائق وضمان ممارسات تسويقية عادلة. يمكن أن تعزز التحيزات في التسويق المدفوع بنماذج اللغة الكبيرة الصور النمطية، وتستبعد الفئات السكانية، وت perpetuate ممارسات تمييزية (هيكس، 2024). على سبيل المثال، قد تمثل الخوارزميات المتحيزة الفئات الأقل تمثيلاً في الإعلانات المستهدفة أو تنشر صورًا نمطية ضارة في المحتوى الترويجي (فومارين، 2024)، مما يعرض الفئات المهمشة للخطر، ويضر بسمعة العلامة التجارية، ويقلل من ثقة العملاء. يواجه المسوقون مفاضلة بين تحسين الكفاءة ومعالجة العدالة. قد تعطي الأنظمة المحسّنة بشكل كبير الأولوية عن غير قصد للكفاءة والفعالية من حيث التكلفة على حساب الشمولية، مما يضر بالمجتمعات غير الممثلة. تشمل الأسئلة البحثية الرئيسية: (1) ما الأطر التي يمكن أن يطورها علماء إدارة المعلومات لتصميم أنظمة تسويق قائمة على نماذج اللغة الكبيرة تقلل بشكل استباقي من التحيزات في استهداف الجمهور وتوصيات المحتوى، مع ضمان تمثيل عادل عبر مجموعات سكانية متنوعة مع الحفاظ على القابلية للتوسع والفعالية؟ (2) ما المنهجيات القابلة للتنفيذ التي يمكن تصميمها لاكتشاف وتحليل وتخفيف التحيزات غير المقصودة في أنظمة التسويق المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة مع تحقيق توازن فعال بين الأولويات المتنافسة للتخصيص الفائق، وتفاعل العملاء، والشمولية، والمساءلة الأخلاقية؟ للتنقل بين هذه الأهداف المتضاربة، يجب على علماء إدارة المعلومات تطوير أطر واعية بالعدالة وتنفيذ تقنيات قابلة للتفسير لمعالجة الأنماط المتحيزة في توصيل المحتوى واستهداف الجمهور.

أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM): تعتبر أنظمة CRM محورية للشركات لزيادة المبيعات والإيرادات، وتحسين الاحتفاظ بالعملاء، وتسهيل اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، وتحقيق الكفاءة التشغيلية. لقد حولت الروبوتات المحادثة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة مؤخرًا تفاعلات العملاء بشكل كبير من خلال تقديم إمكانية الوصول وتقليل تكاليف الخدمة (Sachdeva et al., 2024). ومع ذلك، غالبًا ما تواجه هذه الروبوتات تحديات في العدالة بسبب التحيزات الموجودة في مجموعات البيانات الكبيرة المستخدمة في التدريب (Xue et al., 2023). على سبيل المثال، تم تصميم العديد من المساعدين الصوتيين (مثل سيري وأليكسا) بشخصيات أنثوية، مما يعزز الصور النمطية الجندرية، بينما تُستخدم الشخصيات الذكورية للمهام التي تهيمن عليها الذكور تقليديًا. يمكن أن تؤثر هذه التحيزات على ثقة المستخدم ورضاه وتعزز الصور النمطية القائمة. لذلك، من المهم فحص: (1) كيف يمكن تحسين أنظمة CRM المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة لتجنب الصور النمطية الجندرية والثقافية في تفاعلات العملاء، لا سيما في المساعدين الصوتيين والروبوتات المحادثة؟ (2) ما الدور الذي يمكن أن تلعبه الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في ضمان أن تحافظ أنظمة CRM المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة على العدالة والشفافية في ممارسات خدمة العملاء؟ سيساعد تناول هذه الأسئلة في تعزيز العدالة والشفافية في أنظمة CRM المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن ممارسات خدمة عملاء أكثر إنصافًا وخالية من التحيز.

تحليل المشاعر: تُستخدم خوارزميات تحليل المشاعر بشكل واسع في أدبيات إدارة المعلومات (وانخادي وآخرون، 2022). يمكن لنماذج اللغة الكبيرة معالجة كميات كبيرة من البيانات النصية وتطبيق خوارزميات تحليل المشاعر لتطبيقات مثل تحليل ملاحظات العملاء، مما يقلل بشكل كبير من
الحاجة إلى الترميز والتحقق البشري. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي التحيزات الكامنة في نماذج اللغة الكبيرة إلى نتائج منحازة، مما يؤثر على قرارات الأعمال في مجالات مثل تطوير المنتجات وخدمة العملاء. على سبيل المثال، لوحظ أن ChatGPT يمنح مشاعر إيجابية أكثر للدول ذات درجات مؤشر التنمية البشرية (HDI) الأعلى، مما يكشف عن تحيز في التمثيل العادل. بالإضافة إلى ذلك، تكافح العديد من النماذج المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة في تفسير الفروق الدقيقة مثل السخرية أو التهكم وقد تفضل لغات معينة. يجب على الباحثين في إدارة المعلومات التركيز على تحسين نماذج اللغة الكبيرة لمعالجة التحيز، وتعزيز الشفافية، وضمان تحليل مشاعر عادل ودقيق. تشمل الأسئلة البحثية ذات الصلة: (1) كيف يمكن معالجة التحيزات في خوارزميات تحليل المشاعر باستخدام نماذج اللغة الكبيرة لضمان تحليل عادل ودقيق لتعليقات العملاء عبر مناطق وثقافات مختلفة؟ (2) إلى أي مدى يمكن تدريب نماذج اللغة الكبيرة على تفسير الفروق الدقيقة مثل السخرية والتهكم بشكل أفضل، مما يقلل من التحيزات اللغوية؟ سيساهم معالجة هذه الأسئلة في تطوير نماذج تحليل مشاعر أكثر شمولية ودقة، مما يسمح لنماذج اللغة الكبيرة بالتقاط الفروق اللغوية بشكل أفضل مع تقليل التحيزات الإقليمية والثقافية في أنظمة تعليقات العملاء.

استرجاع المعلومات والتعليق: يمثل استرجاع المعلومات من مجموعات ضخمة تحديًا معقدًا للباحثين في إدارة المعلومات. تسهل نماذج اللغة الكبيرة تحليل الوثائق، واستخراج المعلومات ذات الصلة، وملء المخططات مع الحد الأدنى من التدخل البشري، مما يعزز الفعالية من حيث التكلفة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة إنتاج نصوص تشبه النصوص البشرية بكفاءة وتقليل وقت التعليق (غورورانغان وآخرون، 2020). ومع ذلك، قد تؤدي التحيزات في هذه التطبيقات إلى استخراج معلومات غير عادلة أو غير دقيقة، مما يؤثر سلبًا على اتخاذ القرار وجودة وتنوع المعلومات المتاحة (غيرليغس، 2024). يجب على الباحثين تطوير استراتيجيات لاكتشاف هذه التحيزات والتخفيف منها، لضمان استرجاع معلومات عادلة ودقيقة أثناء تنفيذ سياسات شاملة لتنظيم استخدام نماذج اللغة الكبيرة. تتناول الأسئلة البحثية التالية استراتيجيات لتعزيز دقة وعدالة نماذج اللغة الكبيرة في استرجاع المعلومات والتعليق، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات متنوعة ومعقدة: (1) ما هي طرق التعديل الدقيقة التي يمكن تطويرها لضمان أن تقدم نماذج اللغة الكبيرة نتائج دقيقة في استرجاع المعلومات والتعليق؟ (2) كيف يمكن اكتشاف التحيز في التعليق المدعوم بنماذج اللغة الكبيرة وتصحيحه بشكل مستمر لمنع النتائج المنحازة؟ سيساهم معالجة هذه الأسئلة في ضمان قدرة نماذج اللغة الكبيرة على اكتشاف وتصحيح التحيزات في مهام استرجاع المعلومات والتعليق، مما يؤدي إلى مجموعات بيانات أكثر موثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

أنظمة التوصية: لقد ركز الباحثون في إدارة المعلومات لفترة طويلة على تطوير وتحسين أنظمة التوصية لتعزيز الأداء وفهم سلوك المستهلك (روي ودوتا، 2022). مع تزايد دمج نماذج اللغة الكبيرة في هذه الأنظمة، تزداد إمكانية التحيز (سفارزاده وآخرون، 2024). على سبيل المثال، قد تعطي خوارزميات التوصية المعتمدة على ChatGPT في منصات التجارة الإلكترونية الأولوية للمحتوى الحديث والشائع، مثل الأفلام، على الأنواع والوسائط القديمة أو الأقل شيوعًا (دلجيو، 2024)، مما يعزز تفضيلات المستخدمين الحالية ويحد من التعرض لخيارات متنوعة. يمكن أن يؤثر هذا الظاهرة سلبًا على المبيعات ورضا المستخدمين. وبالتالي، يجب على الباحثين والممارسين تطوير وتنفيذ استراتيجيات أو ضوابط لضمان توصيات عادلة ودقيقة. تشمل الأسئلة البحثية الرئيسية: (1) كيف يمكن تصميم أنظمة التوصية المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة لتقليل التحيز وضمان تعرض عادل للمحتوى عبر مختلف الفئات السكانية وتفضيلات المستخدمين؟ (2) ما هي المقاييس التي يمكن وضعها لتقييم العدالة والتنوع في أنظمة التوصية المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة، لا سيما في التجارة الإلكترونية؟ سيساهم معالجة هذه الأسئلة في تطوير أنظمة توصية أكثر عدلاً وتنوعًا، تقدم تعرضًا متوازنًا للمحتوى ومعاملة عادلة للمستخدمين عبر فئات سكانية مختلفة على منصات التجارة الإلكترونية وغيرها.

أنظمة المعلومات الأخرى: يمكن أن تظهر أنظمة دعم القرار المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي في المنظمات تحيزات تؤثر على القرارات الإدارية. على سبيل المثال، قد تؤثر نماذج تقييم المخاطر المتحيزة على الموافقات على المشاريع، والاستثمارات، أو قرارات تخصيص الموارد، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة وسلبية. يثير هذا السؤال: (1) كيف يمكن التخفيف من التحيز في أنظمة دعم القرار المدفوعة بالنماذج اللغوية الكبيرة لضمان تخصيص الموارد بشكل عادل؟ وبالمثل، يمكن أن تؤدي التحيزات في أنظمة كشف الاحتيال إلى معدلات إيجابية خاطئة أعلى للمعاملات من مجموعات ديموغرافية معينة، مما يؤدي إلى ممارسات تمييزية حيث يتم استهداف الأفراد من
خلفيات محددة بشكل غير عادل للتحقيقات في الاحتيال. ومن ثم، فإن سؤالًا حاسمًا آخر هو: (2) ما الأساليب التي يمكن أن تقلل من معدلات الإيجابيات الخاطئة في أنظمة كشف الاحتيال المعتمدة على النماذج اللغوية الكبيرة لتجنب الممارسات التمييزية ضد مجموعات ديموغرافية معينة؟ لدى علماء إدارة المعلومات فرص واسعة لمعالجة التحيز في هذه الأنظمة المعلوماتية، مما يعزز عدالة نتائج الأعمال.

تمتلك أنظمة المعلومات المدفوعة بالنماذج اللغوية الكبيرة إمكانات هائلة لكنها عرضة للتحيزات التي يمكن أن تشوه نتائج البحث، والقرارات الإدارية غير العادلة، والممارسات التمييزية، وتخصيص الموارد غير المتوازن. تؤكد هذه المخاطر على الحاجة إلى تركيز علماء إدارة المعلومات على التخفيف من التحيزات لضمان نتائج أعمال عادلة في مجالات تطبيقية واسعة. من خلال تطبيق استراتيجيات التنفيذ الموضحة في 3.1، يمكن للباحثين والممارسين حماية أنفسهم من هذه التحيزات. من الضروري إعطاء الأولوية للشفافية، والعدالة، والمبادئ الأخلاقية في تطوير وتطبيق تقنيات النماذج اللغوية الكبيرة، لضمان مساهمتها بشكل إيجابي وعادل في المجتمع.

تمتلك تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانات تحويلية لتعزيز الإنتاجية والقيمة الاقتصادية عبر مختلف قطاعات الأعمال (يي وتشوي، 2023). ومع ذلك، فإن التحيزات الكامنة داخل هذه النماذج، وخاصة في النماذج اللغوية الكبيرة، تثير مخاوف أخلاقية كبيرة. تم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على بيانات نصية واسعة من الإنترنت، وغالبًا ما تعكس التحيزات الاجتماعية، والأنماط النمطية، والافتراضات الثقافية، مما يؤثر على اتخاذ القرار، ويعزز الأنماط النمطية، ويستمر في perpetuating الفوارق. تعقد الطبيعة الديناميكية للقيم الثقافية والاجتماعية من دمج هذه القيم في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يتطلب فهمًا دقيقًا لوجهات نظر متنوعة وديناميكية (تريانديس، 2018).

تسلط هذه الدراسة الضوء على القضية الحرجة للتحيز في الذكاء الاصطناعي التوليدي وآثاره العميقة على إدارة المعلومات. استنادًا إلى الأبحاث الحالية حول كشف التحيز، والقياس، والتخفيف، نقترح اتجاهات بحث مستقبلية مصممة خصيصًا لعلماء إدارة المعلومات. تشمل هذه الاستراتيجيات للتنفيذ العملي والتطبيق في سياقات الأعمال، مما يوجه أسئلة البحث الرئيسية. ندرك أن أصحاب المصلحة في نظام النماذج اللغوية الكبيرة، بما في ذلك المطورين، والشركات، والمستخدمين، وصانعي السياسات، غالبًا ما يكون لديهم أهداف متنوعة وأحيانًا متعارضة. ومن ثم، تتضمن أسئلة بحثنا الحاجة إلى موازنة هذه التوترات لتطوير حلول تضمن نماذج لغوية كبيرة أكثر عدلاً.

علاوة على ذلك، مع التعقيد الفني والاجتماعي المتزايد للنماذج اللغوية الكبيرة، نؤكد على الحاجة إلى جهود متعددة التخصصات. من خلال دمج الرؤى من علوم الكمبيوتر، والأخلاق، والقانون، والعلوم الاجتماعية، يمكن لعلماء إدارة المعلومات تطوير تصاميم بحثية أكثر قوة وشمولية. لا تعزز هذه المقاربة متعددة التخصصات فقط صرامة وملاءمة أبحاث إدارة المعلومات، بل تضمن أيضًا أن تكون الحلول لمشكلة التحيز في النماذج اللغوية الكبيرة شاملة وفعالة. على هذا النحو، توفر دراستنا إطارًا قيمًا لعلماء إدارة المعلومات للتنقل ومعالجة التحديات المتعددة الأوجه التي تطرحها مشكلة التحيز في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يسهم في النهاية في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً ومساءلة.

نظرًا للدور المركزي لإدارة المعلومات في العمليات التنظيمية، يجب على المحترفين التعرف على التحديات المرتبطة بمسائل التحيز عند اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي. يملأ هذا المقال فجوة في الأدبيات من خلال تقديم رؤى وتحفيز مزيد من المناقشات. ندعو إلى التعاون بين الممارسين والباحثين لتطوير أفضل الممارسات في مواجهة هذه التحديات.

سيمكن الانخراط النشط في البحث متعدد التخصصات والتعاون، وإجراء المراقبة المستمرة والدراسات الطولية، والدعوة إلى أطر أخلاقية قوية وسياسات تنظيمية العلماء من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية وفعالة وعادلة. يجب أن تركز المناهج الدراسية لإدارة المعلومات أيضًا على قضايا التحيز في الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يعد الطلاب للتنقل في التنفيذ المسؤول من خلال فهم سلامة البيانات والمبادئ الأخلاقية في ممارسات الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال هذه الجهود، يمكننا المساهمة في مستقبل حيث تدفع تقنيات الذكاء الاصطناعي نتائج اجتماعية إيجابية وتعزز العدالة.

بينما يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي فوائد تجارية واجتماعية كبيرة، تتطلب قدراته المتطورة بسرعة الابتكار، واليقظة، والالتزام الأخلاقي. تتناول هذه المذكرة البحثية التحديات مثل مخاوف التحيز والقضايا الأخلاقية، مما يبرز الحاجة إلى تصميم دقيق وحوكمة قوية. ستكون التقدم في مقاييس العدالة، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، وأنظمة الإنسان في الحلقة أمرًا حاسمًا لتحقيق هذه الأهداف. من خلال إعطاء الأولوية للعدالة، والشفافية، والشمولية، يمكن لعلماء إدارة المعلومات ضمان أن تقنيات الذكاء الاصطناعي لا تعزز فقط كفاءة المنظمة واتخاذ القرار، بل تعزز أيضًا العدالة الاجتماعية والمساواة.

Information & Management, forthcoming
https://doi.org/10.1016/j.im.2025.104103

Keywords: Generative AI, Large Language Models, Bias in Generative AI, Fairness Metrics, Debiasing.

Generative AI (GenAI), particularly Large Language Models (LLMs), is a transformative technology with unprecedented capabilities in natural language processing (NLP), content generation, and a myriad of other applications (Abbasi et al., 2024; IBM, 2024; Chowdhery et al., 2023; Touvron et al., 2023). Leveraging vast multimodal datasets that encompass text, images, audio, and video, GenAI produces new content based on patterns learned from training data (Yin et al., 2024). Prominent examples include GPT-4 for text generation and DALL-E and Midjourney for image creation. GenAI has sparked significant enthusiasm recently due to its potential to revolutionize business operations, drive efficiency, and create value across industries (Subramanian, 2024).

Despite its promising advantages, implementing GenAI is fraught with significant challenges, particularly concerning biases inherent in its data and algorithms (Chamberlain, 2024). Unlike traditional classification systems, which primarily categorize data into predefined classes, GenAI’s generative nature amplifies the risks of perpetuating biases in training data and algorithms, thereby reinforcing gender, racial, and cultural stereotypes. These biases undermine trust and pose ethical, reputational, and regulatory risks for businesses and society.

As LLMs play a bigger role in business decision-making across functions such as operations, finance, marketing, and human resources (e.g., Davis et al., 2024; Manis and Madhavaram, 2023), they must align with human preferences (Shankar et al., 2024). Misalignment can lead to biased outcomes and unfair decisions (Konsynski et al., 2024; Dai et al., 2024). For instance, biased recruitment algorithms might favor specific genders (An et al., 2024), and biased models in healthcare could exacerbate inequities in patient care (Haltaufderheide and Ranisch, 2024).

As a result, bias in GenAI has become a pressing concern (Abbasi et al., 2024). A recent survey revealed that of respondents believe they lost opportunities, such as financial or job prospects, due to biased AI algorithms. Additionally, feel that companies using GenAI are not sufficiently protecting consumers
from bias and misinformation (TELUS, 2023). Companies also face challenges in leveraging GenAI effectively, with model bias and trust being primary obstacles to its successful implementation (Deloitte, 2024). Given the crucial role of GenAI systems in information management, it is paramount for researchers and practitioners to understand and mitigate the biases these systems may perpetuate, ensuring they remain fair, equitable, and trustworthy.

Bias in GenAI manifests in multiple forms, including gender, racial, cultural, and ideological biases (Zhao et al., 2023). These biases frequently arise from both non-human and human factors embedded in training data and algorithms, reflecting societal prejudices and inequities (Hutchinson and Mitchell, 2019). Each type of bias is not unique to a specific business function; rather, they often intertwine across business practices, adding complexity to their detection and mitigation. This complexity requires explainable AI, a set of processes and methods that enable transparency and trust in the outcome of complex learning algorithms, to enable stakeholders to better understand how decisions are made and how biases can be identified. Additionally, policy frameworks often do not keep pace with the rapid advancements in GenAI technology, requiring proactive measures for effective regulation. Although some research has highlighted these concerns (Ray et al., 2024; Omrani et al., 2023; Mei et al., 2023), there remains a noticeable gap in studies systematically addressing bias in GenAI.

This paper explores the critical issue of bias in GenAI (LLMs), especially its implications for information management research. By examining current research and real-world examples, we first seek to understand the origins, measures, and impacts of LLM bias, as well as the techniques and challenges in mitigating it (Section 2). Our primary focus is on proposing directions for future information management research, including implementation strategies (Section 3) and business applications (Section 4), with each suggesting specific research questions for future studies. While addressing LLM bias may initially seem like a purely technical issue, it is profoundly intertwined with our evolving social and cultural environments. We advocate for interdisciplinary frameworks and methodologies with a dynamic lens to identify bias, enhance fairness, and reduce social harm. Moreover, we recommend incorporating proposed frameworks and methodologies into the research on various business practices within information management.

Our conceptual framework is summarized in Figure 1. Through these concerted efforts, our goal is to synthesize existing research on LLM bias, offer an innovative view to guide information management research in this vital and challenging area and guide the creation of LLM systems that uphold ethical integrity and inclusivity. While our review of technical methods, including bias measures and debiasing techniques, centers on text-based LLMs-the most prevalent format-our proposed framework for future research is generalizable to multimodal LLMs, including those using images, audio, and video.

In this section, we begin by defining bias in GenAI (LLM) models and explain how systematic errors can perpetuate favoritism and stereotypes. This is followed by an analysis of bias sources, encompassing both data-related and algorithmic factors. We then delve into methods for detecting and quantifying bias and summarize debiasing techniques aimed at mitigating these biases.

Bias in GenAI models refers to systematic errors or distortions in the model’s processing of information, leading to favoritism towards certain groups or incorrect assumptions based on learned patterns (Mehrabi et al., 2021). These models, trained on vast corpora from diverse sources, inherit and amplify the biases in the data and algorithms (Bommasani et al., 2023). For instance, models like GPT-4o and their predecessors may generate outputs that prioritize certain perspectives, reinforce societal prejudices, and allocate opportunities unfairly if the training data predominantly reflects specific demographics or viewpoints (Shahriar et al., 2024).

Bias in LLMs is rooted in the foundations of artificial intelligence, arising from multiple interconnected sources, including data, algorithms, and human subjectivity (Susarla et al., 2023). While some biases stem from non-human factors, others are shaped by human decisions. Recognizing these origins, as well as their distinctions and relationships, allows information management scholars to comprehend the multifaced nature of bias and develop more targeted strategies for identifying and mitigating biases throughout the LLM lifecycle.

First, training datasets often contain inherent biases due to the source material. When data predominantly represents certain demographics or perspectives, models trained on them inevitably reflect and perpetuate these biases (Bommasani et al., 2023). Second, algorithms themselves can amplify bias through their inherent properties, such as mathematical assumptions, statistical properties, or the autonomous learning behaviors of complex models. These factors may introduce biases even when the training data seems unbiased.

Human subjectivity, meanwhile, exerts a pervasive influence that often exacerbates biases across both stages of LLM development (data and algorithm). During the data preparation phase, human-driven processes like labeling and annotation can skew representations that favor (or disfavor) certain demographics or scenarios (Gautam and Srinath, 2024). Similarly, when developing algorithms for product design, developers may prioritize certain user groups while neglecting others (Shulman and Gu, 2024). Additionally, algorithms may disproportionally emphasize patterns prevalent in majority groups, marginalizing minorities (Hovy and Prabhumoye, 2021). For instance, a language model designed primarily for Western audiences might perform poorly for users from other cultural backgrounds.

Detecting and quantifying bias in LLMs, as the first step to reducing bias, is a challenging yet critical area of research in information management. Various methodologies have been established in this area, many of which build on each other and evolve together. This interconnectedness reflects the complexity of bias detection and the need for a multifaceted approach to effectively address it in future research.

Embedding-based metrics measure bias by calculating conceptual distances between target words (e.g., nationalities) and attributes (e.g., races). While the Word Embedding Association Test uses cosine similarity to assess bias between word pairs (Caliskan et al., 2017), the Sentence Encoder Association Test extends this to sentence embeddings, capturing bias in more complex linguistic structures (e.g., Dolci et al., 2023). In addition, probability-based approaches measure systematic deviations from an unbiased outcome using probabilistic models and statistical inference such as Bayesian networks. These methods have been used to quantify racial, gender, and other discriminations in hiring, pay gaps, and criminal justice (Mehrabi et al., 2021).

Furthermore, the counterfactual evaluation tests for bias by modifying sentences, such as changing demographic indicators or key attributes, and then observing changes in model outputs. Significant bias impacts on gender and race have been identified using these methods (Boyer et al., 2023; Kusner et al., 2017). Additionally, template-based approaches evaluate biases by using predefined templates that vary demographic attributes while holding other variables constant, isolating their effect on outputs (Dong et al., 2024). Extensive templates have been created to assess various biases (Stanczak and Augenstein, 2021), with recent advancements in models to automatically generate prompts, reducing manual effort (Radcliffe et al., 2024).

Debiasing aims to enhance the accuracy of model predictions and recommendations while ensuring equity across different demographic groups (Susarla et al., 2023; Subramanian et al., 2021). Debiasing techniques can be applied at various stages of LLM implementation: the Preprocessing Stage, the Training Stage, and the Post-processing Stage. Below we discuss the existing debiasing techniques in each stage that have been established in the literature.

Data used to train or finetune LLMs can introduce downstream bias, making debiasing at the preprocessing stage critical, especially with imbalanced datasets. One common technique is Counterfactual Data Augmentation (CDA), which rebalances data by altering specific associations (Lu et al., 2020). For instance, sentences like “She is a nurse” can be replaced with “He is a nurse” to promote gender neutrality. Similarly, Counterfactual Data Substitution involves probabilistically replacing biased terms without altering the dataset size, mitigating bias while preserving the data structure (Maudslay et al., 2019). Other approaches remove biased examples from datasets, though this risks data loss and reduced coverage (Le Bras et al., 2020). An alternative method involves masking biased model weights during testing, allowing the model to bypass bias without the need for finetuning (Du et al., 2021). Further, training diverse datasets-such as across multiple languages-helps reduce ethnic and cultural biases, offering broader
perspectives in model predictions (BehnamGhader and Milios, 2022). These techniques collectively can mitigate bias at the preprocessing stage, ensuring more balanced and fairer LLM outputs.

Debiasing during the training stage often involves regularization terms and various loss functions. One such method, contrastive loss, enables the model to distinguish between similar and dissimilar examples, thus minimizing reliance on biased features and promoting more balanced representations for long-term bias mitigation (He et al., 2022). Regularization techniques, such as dropout, focus on essential information and prevent models from learning irrelevant associations by introducing perturbations (Chen et al., 2024; Sokolová et al., 2024). In addition, contrastive learning enhances the model’s ability to differentiate between biased and unbiased patterns (Oh et al., 2022; Li et al., 2023). Adversarial training introduces adversarial examples during training to challenge and reduce biased predictions (Zhang et al., 2018). Moreover, data auditing is crucial in bias detection, utilizing techniques like Datasheets for Datasets (Gebru et al., 2021) to document dataset origins and potential biases, ensuring transparency throughout the training process. Recent advancements also include auxiliary models that predict biased samples and perform sample reweighting during training, ensuring biased examples receive appropriate consideration (Chinta et al., 2024).

Post-processing debiasing techniques aim to identify and mitigate biases before GenAI systems are deployed. Bias auditing rigorously tests AI systems for biases, ensuring potential biases are addressed early to reduce the risk of biased outcomes in real-world applications (Raji et al., 2020). Additionally, humanLLM collaborations enhance the fairness and reliability of LLMs by integrating human input, feedback, and oversight throughout development and deployment. These collaborations allow for real-time monitoring and adjustment, with human reviewers providing iterative feedback to balance performance with bias mitigation (Ferdaus et al., 2024). This approach is particularly crucial in high-stakes applications, such as healthcare and law (Ma et al., 2024). Another key strategy is prompt engineering, which enhances debiasing efficiency by controlling how models generate responses (Schick et al., 2021). Techniques like zero-shot prompting, few-shot prompting, and chain-of-thought prompting have been shown to reduce bias and improve reasoning capabilities, leading to more equitable outcomes in GenAI systems (Kaneko et al., 2024).

Addressing bias in LLMs is both an ethical and technical imperative, especially as these models play an increasingly prominent role in information systems. Firms may prioritize high-risk areas or those with regulatory requirements for bias mitigation, trading off other areas and leaving them under-addressed due to resource constraints. As a result, the challenges posed by LLM bias, such as perpetuating inequalities and unfair practices, demand robust mitigation strategies for bias and practical applications. Information management scholars are uniquely positioned to lead this effort. Future research should not only advance technical methods for reducing LLM bias but also explore how organizational and individual efforts can address these biases within real-world constraints. Developing frameworks that tackle the complex, multifaceted nature of LLM bias will be essential. Such efforts can enhance fairness, transparency, and equity, which ultimately improve individual, organizational, and societal benefits of LLMs, demonstrating their positive contribution to information management.

Strategies for advancing research in LLM bias encompass three interconnected areas: research design, technical development, and policymaking/social impact. Improved research design focuses on frameworks that capture the nuances of bias across various contexts, incorporating diverse perspectives (Section 3.1). Methodological advancements involve creating and refining metrics and algorithms to detect and mitigate LLM bias, ensuring greater accuracy and fairness (Section 3.2). Policymaking efforts aim to establish comprehensive guidelines and regulations that promote ethical practices in deploying LLMs, ensuring accountability and transparency (Section 3.3).

These three strategies are intricately related. Technical methodologies-such as bias quantification and debiasing techniques-are typically rooted in scientific research, but require an understanding of research design and policymaking/social impact. This interdependence arises because bias exists in a social context. Technical development is meaningful only within the context where the bias occurs. Whether quantifying bias or developing debiasing techniques, efforts need to be grounded in the social context to be effective.

By integrating these strategies, information management researchers can tackle the multifaceted challenges of LLM bias. Stakeholders within the LLM ecosystem-such as developers, companies, users, and policymakers-often have diverse and sometimes conflicting priorities. Recognizing and balancing these competing objectives is necessary to create more equitable LLMs.

Interdisciplinary Approaches and Collaboration: Addressing LLM bias spans multiple domains, including computer science and engineering, information systems and information management, ethics, law, psychology, behavioral economics, sociology, political science, and other social sciences (Jiao et al., 2024). This interdisciplinary approach integrates diverse perspectives from stakeholders with distinct priorities. For instance, firms prioritize productivity and cost-effectiveness, end-users and advocacy groups often advocate for equity and inclusion, while policymakers emphasize fairness, transparency, and ethics. Computer scientists optimize performance, social scientists explore systemic inequalities perpetuated by LLMs, and legal experts assess liability and accountability. This challenge presents a unique opportunity for information management scholars to embrace an interdisciplinary approach. By collaborating with experts from diverse fields, they can create holistic solutions to tackle the complex nature of LLM bias, enhancing the fairness and accountability of information systems (Narayan et al., 2024).

The following research questions explore how interdisciplinary collaboration can help address the technical and societal dimensions of LLM bias: (1) What frameworks can information management scholars develop to reconcile tensions between technical priorities (e.g., performance and efficiency) and societal imperatives (e.g., fairness and transparency) in ways that address LLM bias unique in specific research contexts? (2) How can interdisciplinary research studies be designed to evaluate, prioritize, and trade off competing stakeholder objectives to create effective and equitable debiasing strategies? By answering these questions, we can develop collaborative approaches to detect and mitigate biases in LLMs while promoting fairness across diverse contexts.

Dynamic Framework and Continuous Monitoring: Bias mitigation in LLMs is not a one-time task but an ongoing process requiring continuous monitoring and adaptation as social norms and languages evolve (Brown, 2024). Practical constraints, such as high computational costs (especially in cloud computing), lack of expertise, and time pressures for extensive model retraining or continuous bias monitoring-which may conflict with regulatory requirements—often hinder effective resource-intensive debiasing efforts, especially for smaller organizations that often rely on generic solutions and prioritize rapid deployment over fairness. Additionally, constant monitoring demands continuous resources and iterative updates, which can potentially compromise extensive bias testing, complicating sustained bias mitigation efforts. To address these challenges, information management scholars must develop adaptive, resource-efficient frameworks that account for these constraints while maintaining effectiveness. For instance, lightweight monitoring tools and scalable debiasing techniques can alleviate computational burdens.

The following research questions focus on developing dynamic frameworks and continuous monitoring mechanisms under practical constraints to address the evolving nature of LLM bias: (1) What dynamic methodologies can information management scholars design to integrate real-time user feedback for continuous detection and mitigation of LLM bias, ensuring scalability and operational efficiency? (2) How can scholars develop and implement resource-efficient longitudinal studies to evaluate the effectiveness of continuous monitoring frameworks in mitigating bias over time while addressing expertise gaps and
computational limitations? Addressing these questions will facilitate the creation of robust frameworks for dynamic feedback and longitudinal studies, ensuring LLM systems remain fair, transparent, and responsive to emerging biases over time.

Inclusive Design and Cross-Cultural Studies: Addressing LLM bias requires an understanding of how biases manifest across diverse communities and cultural contexts (Liu, 2024). However, complexity arises in determining whose perspectives take precedence. For instance, stakeholders from different cultural or socioeconomic backgrounds often possess conflicting definitions of fairness, making it challenging to establish universally acceptable solutions. As a result, a fairness criterion suitable in one context may inadvertently marginalize others. To navigate these challenges, information management researchers should explore methods that incorporate diverse stakeholder perspectives into the LLM design process. Engaging stakeholders from underrepresented and marginalized groups and across cultures ensures that LLM systems reflect a wide range of lived experiences and social contexts.

The following research questions explore how inclusive design and cross-cultural perspectives can mitigate LLM bias and foster equity in global applications: (1) How can the needs and perspectives of underrepresented and marginalized groups be effectively captured in the research design and data collection processes while balancing inclusivity, scalability, and the operational efficiency required for global deployment? (2) How does LLM bias manifest across national and cultural contexts, and what design strategies, grounded in information management theories, can balance the tension between culturally specific adaptations and the need for consistent global standards? Scholars can foster fairness, accountability, and positive societal impacts across diverse environments by exploring cultural dimensions of bias and crafting context-sensitive strategies.

Improved Fairness Metrics: While existing metrics provide a foundation for identifying LLM bias, they require further refinement to capture its complex and nuanced nature. Key challenges include balancing generalizability with context-specificity, adapting to evolving societal norms and biases, and managing computational costs associated with running comprehensive tests across multi-dimensional fairness evaluations. Information management scholars can develop adaptive, interpretable, and resource-efficient fairness metrics that account for diverse user groups and contexts while remaining practical for real-world implementation.

We propose the following research questions to advance this area: (1) How can fairness metrics balance generality and specificity to ensure broad applicability while capturing nuanced and context-specific biases? (2) What resource-efficient methodologies can operationalize fairness metrics, accounting for computational constraints and scalability requirements in real-world applications? (3) How can theories from information management guide the design of fairness metrics that reconcile conflicting stakeholder definitions of fairness, ensuring equitable treatment across diverse demographic groups while maintaining practical feasibility? Addressing these questions will facilitate the creation of more precise fairness metrics, ultimately leading to fairer and more inclusive AI systems across various applications.

Advanced Debiasing Techniques: Debiasing LLMs is critical, as post-deployment corrections are often costly, risky, and less effective (Gallegos et al., 2024). Although various debiasing techniques exist, their effectiveness can degrade significantly with minor modifications to datasets or evaluation settings (Sun et al., 2024). While these techniques represent a range of approaches, they may inadvertently increase bias over time (Tokpo et al., 2023). A further complexity arises from the tension between bias mitigation and algorithmic innovation. Prioritizing debiasing can discourage experimentation with novel designs, as developers may gravitate toward “safer” models with established methods, potentially stifling innovation.

To address these challenges, information management researchers, particularly those focusing on technical and quantitative approaches, should develop more robust and reliable debiasing methods. We propose the following research questions: (1) In debiasing finetuning, how can researchers balance the trade-off between over-tuning for accuracy and under-tuning for generalization? (2) What strategies can enable realtime debiasing in LLMs to adapt to evolving datasets while mitigating the risk of bias drift and performance degradation? (3) How can researchers identify and prioritize key features or characteristics that influence bias, ensuring effective mitigation without compromising scalability and model accuracy? Addressing these questions will pave the way for more effective debiasing strategies, ensuring LLM-driven applications sustain accuracy and fairness in real-world environments over time.

Explainable AI for Transparency and Accountability: Explainable AI (XAI) plays a vital role in enhancing the transparency and accountability of LLMs, making their decision-making processes more understandable and trustworthy to diverse users (Lawton, 2024). However, a core challenge in XAI design lies in balancing technical depth with user accessibility. Detailed explanations effectively serve technical stakeholders, such as developers and regulators, by providing the information needed for auditing and debugging. However, they can overwhelm or confuse non-technical stakeholders, such as end-users or decision-makers. Conversely, simplified explanations improve usability but risk omitting critical details and reducing information reliability and transparency.

To overcome these challenges, future research must focus on XAI techniques that balance these needs, offering actionable insights for technical users while remaining intuitive for non-experts. Additionally, information management scholars should prioritize seamlessly integrating XAI methods into existing information systems to enhance user trust without compromising system performance, scalability, or operational efficiency in demanding environments.

The following research questions explore the integration of Explainable AI in LLMs to enhance transparency and user trust: (1) How can XAI methods be integrated into LLMs to improve transparency while maintaining model performance? (2) How can XAI techniques be tailored for domain-specific applications (e.g., healthcare, finance, education) to ensure context-relevant transparency? Answering these questions will advance the deployment of Explainable AI in LLM-based decision systems, enhancing accountability, trust, and accessibility for both technical and non-technical users.

Policy Development and Ethical Guidelines: Establishing robust policies and ethical guidelines is crucial for ensuring the transparency, accountability, and fairness of LLMs. However, designing such frameworks is challenging due to the tension between universal standards and the need for context-specific flexibility. While standardized policies provide consistency and clarity, they may fail to address regional, cultural, or sector-specific nuances. Adding to this complexity is the rapid evolution of LLM technologies, which often outpaces existing policies and ethical frameworks, creating gaps that demand urgent attention. Information management scholars play a pivotal role in addressing these challenges by analyzing current policies, identifying gaps, and collaborating with policymakers to create practical and enforceable guidelines.

Key research questions on developing regulatory frameworks and ethical guidelines include: (1) How can information management researchers balance the tension between fostering innovation in LLMs and mitigating unintended societal consequences, particularly when ethical imperatives conflict with commercial pressures? (2) What ethical guidelines can direct the responsible integration of LLMs in highstakes sectors like healthcare and finance, where conflicting demands for rapid deployment, accuracy, and inclusivity create unique regulatory approaches? Delving into these questions will help create policies that safeguard against bias, promote innovation, ensure responsible LLM deployment at scale, and support broader societal goals.

Social Impact: Evaluating the effectiveness of technical and policy interventions to reduce LLM bias necessitates a thorough assessment of their impact across various domains, including business, community, and society. A central challenge lies in balancing short-term organizational objectives-such as improving operational efficiency and profitability-with long-term societal goals of equity and inclusivity. For instance, interventions that prioritize fairness may require significant investments in time and resources, potentially delaying innovations or reducing immediate returns. By examining these tensions and their broader social implications, researchers can develop strategies that align organizational priorities with equitable outcomes across stakeholders. This approach ensures interventions genuinely promote inclusivity and fairness rather than inadvertently perpetuate disparities.

The following research questions focus on evaluating the societal impacts of LLM biases, particularly regarding marginalized communities and the trade-off between efficiency and equity: (1) How does bias propagate from foundational LLMs to downstream business applications, and what tensions arise when addressing these biases in business contexts prioritizing speed and scalability over fairness? (2) What tradeoffs between efficiency and equity should be considered when evaluating the societal impact of LLM bias mitigation efforts, particularly in scenarios where mitigating bias may reduce profitability or create competitive disadvantages for organizations? Exploring these questions will inform strategies to foster inclusivity while balancing societal and organizational priorities, guiding the development of LLMs that prioritize efficiency and equity.

LLMs have extensive applications in business practices, including human resources, healthcare, finance, marketing, etc. However, biases in LLMs can undermine the effectiveness and fairness of these applications, posing significant challenges to information management. This section identifies key areas where these biases manifest and suggests avenues for future research. We encourage scholars to apply the strategies proposed in Section 3 to explore these specific areas.

Human Resources Management: LLMs in human resource (HR) management, such as resume screening and performance evaluations, have been documented to perpetuate societal biases, perpetuating gender and racial discrimination that limits career opportunities for women and minority groups (Armstrong et al., 2024; Lucas, 2024). At the same time, hiring managers’ efficiency goals might conflict with job applicants’ concerns regarding fair representation in AI-driven recruitment systems. Overall, these LLM biases underscore the need for transparency, rigorous testing, and explainable AI methodologies to mitigate discrimination while balancing business constraints, such as minimizing adverse impacts or inefficiencies in achieving business outcomes. Key questions to address include: (1) How can bias in LLM-driven recruitment systems be designed to minimize bias and prevent gender and racial discrimination in hiring and evaluations? (2) What role can explainable AI play in enhancing the transparency and fairness of LLMdriven HR processes? Investigating these questions will help reduce discrimination in HR practices and provide a foundation for integrating explainable AI into HR systems.

Healthcare Information Systems (HIS): Biases in LLM-driven HIS can exacerbate health disparities and underserved marginalized populations (Santurkar et al., 2023). To ensure equitable healthcare, researchers should focus on real-time bias detection, transparency, and adapted methods for healthcare contexts (Levy et al., 2024). Relevant research questions include: (1) How can LLMs be tailored for healthcare systems to reduce biases that lead to disparities in patient treatment quality, particularly for marginalized groups? (2) How can researchers distinguish between intended differentiation, such as customizing treatment plans for specific populations (e.g., African Americans), and unintended differentiation that may lead to inequitable outcomes? Addressing these questions will advance LLM-driven healthcare systems that prioritize fairness, detect biases in real time, and prevent disparities in care delivery for marginalized groups.

Financial Information Systems: LLMs are reshaping the financial sector in areas like credit scoring, fraud detection, and algorithmic trading. However, their reliance on historical data often perpetuates systemic biases, disproportionately disadvantage marginalized groups, and create barriers to financial inclusion (O’Neil, 2017. Addressing these biases presents significant challenges. Financial institutions, such as banks, may prioritize efficiency and profitability, often clashing with fairness-focused interventions like fair lending practices and societal expectations of financial inclusion, as these measures may reduce model accuracy or increase costs. The severe consequences include exacerbated inequalities, regulatory violations, reputational damage, and even market destabilization in algorithmic trading. Key questions to address include: (1) How can information management scholars design fairness-aware LLM-based credit scoring frameworks that balance regulatory fairness mandates, organizational profitability, and equitable outcomes access for marginalized groups? (2) What strategies can mitigate real-time biases in LLM-driven algorithmic trading to ensure market stability and inclusivity while reconciling the conflicting priorities of high-speed decision-making and ethical accountability? Overcoming tensions in the questions requires balancing ethical considerations with practical constraints to build fair and transparent financial systems, which can be facilitated by collaborations among regulators, developers, and researchers.

Marketing Applications: While LLMs have transformed marketing by enabling personalized content creation, customer engagement, and market segmentation, tensions exist between achieving hyperpersonalization and ensuring equitable marketing practices. Biases in LLM-driven marketing can reinforce stereotypes, exclude demographics, and perpetuate discriminatory practices (Hecks, 2024). For instance, biased algorithms may underrepresent minority groups in targeted advertisements or propagate harmful stereotypes in promotional content (PhummaArin, 2024), which risks alienating marginalized groups, damaging brand reputation, and reducing customer trust. Marketers face a trade-off between optimizing efficiency and addressing fairness. Highly optimized systems may inadvertently prioritize efficiency and cost-effectiveness over inclusivity, harming underrepresented communities. Key research questions include: (1) What frameworks can information management scholars develop to design LLM-based marketing systems that proactively minimize biases in audience targeting and content recommendations, ensuring equitable representation across diverse demographic groups while maintaining scalability and effectiveness? (2) What actionable methodologies can be designed to detect, analyze, and mitigate unintended biases in LLM-driven marketing systems while effectively balancing the competing priorities of hyper-personalization, customer engagement, inclusivity, and ethical accountability? To navigate these conflicting objectives, information management scholars should develop fairness-aware frameworks and implement explainable techniques to address biased patterns in content delivery and audience targeting.

Customer Relationship Management (CRM) Systems: CRM systems are pivotal for businesses to boost sales and revenue, improve customer retention, facilitate data-driven decision-making, and achieve operational efficiency. Chatbots powered by LLMs have recently significantly transformed customer interactions by offering accessibility and reducing service costs (Sachdeva et al., 2024). However, these chatbots often encounter fairness challenges due to biases inherent in the large training datasets used (Xue et al., 2023). For example, many voice assistants (e.g., Siri, Alexa) are designed with female personas, reinforcing gender stereotypes, while male personas are utilized for traditionally male-dominated tasks. These biases can impact user trust and satisfaction and entrench existing stereotypes. Therefore, it is pertinent to examine: (1) How can LLM-based CRM systems be optimized to avoid gender and cultural stereotypes in customer interactions, particularly in voice assistants and chatbots? (2) What role can explainable AI play in ensuring that LLM-driven CRM systems maintain fairness and transparency in customer service practices? Addressing these questions will help enhance the fairness and transparency of LLM-driven CRM systems, ensuring more equitable and unbiased customer service practices.

Sentiment Analysis: Sentiment analysis algorithms are extensively utilized within information management literature (Wankhade et al., 2022). LLMs can process large volumes of textual data and apply sentiment analysis algorithms for applications like customer feedback analysis, significantly reducing the
need for coding and human validation. However, LLMs’ inherent biases can lead to skewed results, influencing business decisions in areas such as product development and customer service. For instance, it has been observed that ChatGPT assigns more positive sentiments to countries with higher Human Development Index (HDI) scores, revealing a bias in fair representation (Georgiou, 2024). Additionally, many LLM-based models struggle with interpreting nuances such as irony or sarcasm and may favor certain languages (Buscemi and Proverbio, 2024). Information management researchers should focus on improving LLMs to address bias, enhance transparency, and ensure fair and accurate sentiment analysis. Pertinent research questions include: (1) How can biases in sentiment analysis algorithms using LLMs be addressed to ensure fair and accurate customer feedback analysis across different regions and cultures? (2) To what extent can LLMs be trained to better interpret nuances like sarcasm and irony, minimizing linguistic biases? Addressing these questions will lead to more inclusive and precise sentiment analysis models, allowing LLMs to better capture linguistic nuances while minimizing regional and cultural biases in customer feedback systems.

Information Retrieval and Annotation: Information retrieval from vast corpora presents a complex challenge for information management researchers. LLMs facilitate document analysis, relevant information extraction, and schema population with minimal human intervention, enhancing costeffectiveness. In addition, LLMs can efficiently generate human-like text and reduce annotation time (Gururangan et al., 2020). However, biases in these applications may lead to unfair or inaccurate information extraction, adversely affecting decision-making and the quality and diversity of accessible information (Geerligs, 2024) Researchers must develop strategies to detect and mitigate these biases, ensuring fair and accurate information retrieval while implementing comprehensive policies to govern LLM use. The following research questions examine strategies for enhancing the accuracy and fairness of LLMs in information retrieval and annotation, especially when handling diverse and complex data corpora: (1) What finetuning methods can be developed to ensure that LLM models provide accurate results in information retrieval and annotation? (2) How can bias in LLM-assisted data annotation be continuously detected and corrected to prevent skewed outcomes? Addressing these questions will ensure that LLMs can detect and correct biases in information retrieval and annotation tasks, leading to more reliable datasets for future AI model training.

Recommendation Systems: Information management researchers have long focused on developing and optimizing recommendation systems to enhance performance and understand consumer behavior (Roy and Dutta, 2022). As LLMs become more integrated into these systems, the potential for bias increases (Saffarizadeh et al., 2024). For example, ChatGPT-based recommendation algorithms in e-commerce platforms may prioritize recent and popular content, such as movies, over older or less common genres and media (Deldjoo, 2024), thereby reinforcing existing user preferences and limiting exposure to diverse options. This phenomenon can adversely impact sales and user satisfaction. Consequently, researchers and practitioners must develop and implement strategies or guardrails to ensure equitable and accurate recommendations. Key research questions include: (1) How can LLM-based recommendation systems be designed to minimize bias and ensure fair content exposure across different user demographics and preferences? (2) What metrics can be established to evaluate the fairness and diversity of LLM-driven recommendation systems, particularly in e-commerce? Addressing these questions will contribute to developing more equitable and diverse recommendation systems, offering balanced content exposure and fair treatment of users across different demographics on e-commerce and other platforms.

Other information systems: GenAI-driven decision support systems used in organizations can exhibit biases that affect managerial decisions. For instance, biased risk assessment models might influence project approvals, investments, or resource allocation decisions, leading to unfair and adverse outcomes. This raises the question: (1) How can bias in LLM-driven decision support systems be mitigated to ensure fair resource allocation? Similarly, biases in fraud detection systems can result in higher false positive rates for transactions from certain demographic groups, leading to discriminatory practices where individuals from
specific backgrounds are unfairly targeted for fraud investigations. Hence, another critical question is: (2) What methods can reduce false positive rates in LLM-based fraud detection systems to avoid discriminatory practices against specific demographic groups? Information management scholars have extensive opportunities to address the bias in these information systems, thereby enhancing the fairness of business outcomes.

LLM-driven information systems hold immense potential but are susceptible to biases that can skew research outcomes, unfair managerial decisions, discriminatory practices, and imbalanced resource allocations. These risks emphasize the need for information management scholars to focus on mitigating biases to ensure equitable business outcomes in extensive applied areas. By applying the implementation strategies outlined in 3.1, researchers and practitioners can safeguard against these biases. It is essential to prioritize transparency, fairness, and ethical principles in developing and applying LLM technologies, ensuring they contribute positively and equitably to society.

GenAI technologies have transformative potential for enhancing productivity and economic value across various business sectors (Yee and Chui, 2023). However, the inherent biases within these models, particularly in LLMs, raise significant ethical concerns. Trained on extensive internet text data, LLMs often mirror societal biases, stereotypes, and cultural assumptions, thereby influencing decision-making, entrenching stereotypes, and perpetuating inequalities. The dynamic nature of cultural and social norms further complicates the integration of these values into GenAI models, demanding a nuanced understanding of diverse and dynamic perspectives (Triandis, 2018).

This study highlights the critical issue of bias in GenAI and its profound implications for information management. Drawing on current research on bias detection, measurement, and mitigation, we propose future research directions specifically tailored for information management scholars. These include strategies for practical implementation and application in business contexts, guiding key research questions. We recognize that stakeholders in the LLM ecosystem, including developers, companies, users, and policymakers, often have varied and sometimes conflicting objectives. Hence, our research questions incorporate the need to balance these tensions to develop solutions that ensure more equitable LLMs.

Further, with the increasing technical and societal complexity of LLMs, we emphasize the need for interdisciplinary efforts. By integrating insights from computer science, ethics, law, and social sciences, information management scholars can develop more robust and comprehensive research designs. This interdisciplinary approach not only enhances the rigor and relevance of information management research but also ensures that solutions to LLM bias are holistic and effective. As such, our study provides a valuable framework for information management scholars to navigate and address the multifaceted challenges posed by LLM bias, which ultimately contributes to the development of fairer and more accountable AI systems.

Given the central role of information management in organizational operations, professionals must recognize the challenges associated with bias issues when adopting GenAI. This article fills a gap in the literature by providing insights and stimulating further discussions. We call for collaboration between practitioners and researchers to develop best practices in tackling these challenges.

Engaging actively in interdisciplinary research and collaboration, conducting continuous monitoring and longitudinal studies, and advocating for robust ethical frameworks and regulatory policies will enable scholars to build AI systems that are powerful, efficient, fair, and just. Information management curricula should also emphasize bias issues in GenAI, preparing students to navigate responsible implementation by understanding data integrity and ethical principles in GenAI practices. Through these efforts, we can contribute to a future where AI technologies drive positive societal outcomes and foster equity.

While GenAI offers significant business and social benefits, its rapidly evolving capabilities require innovation, vigilance, and ethical commitment. This research note addresses challenges like bias concerns and ethical issues, emphasizing the need for careful design and robust governance. Advances in fairness metrics, explainable AI, and human-in-the-loop systems will be crucial in achieving these goals. By prioritizing fairness, transparency, and inclusivity, information management scholars can ensure that AI technologies not only enhance organizational efficiency and decision-making but also promote social justice and equity.