消除生成式 AI 中的偏见：信息管理中的挑战与研究机遇

生成式 AI 技术，尤其是大型语言模型（LLM），已彻底变革了信息管理系统，但也引入了相当大的偏见，可能损害其在为企业决策提供信息方面的效果。此挑战为信息管理学者提供了独特的机会，通过识别和消除 LLM 广泛应用中的偏见，来推动该领域的发展。基于关于偏见来源及当前检测和消除偏见方法的讨论，本文旨在识别未来的研究空白和机遇。通过融合伦理考量、政策影响以及社会技术视角，我们聚焦于开发涵盖生成式 AI 系统主要利益相关者的框架，提出关键研究问题，并激发讨论。我们的目标是为研究人员提供可操作的路径，以解决 LLM 应用中的偏见问题，从而推动最终为企业实践服务的信息管理研究发展。我们的前瞻性框架和研究议程主张跨学科方法、创新方法、动态视角以及严格的评估，以确保生成式 AI 驱动的信息系统具有公平性和透明性。我们预期本研究将为信息管理学者提供行动号召，以解决这一关键问题，指导 LLM 基于系统在企业实践中的公平性和有效性的改进。