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title: "Prompt Engineering Techniques for Mitigating Cultural Bias Against Arabs and Muslims in Large Language Models: A Systematic Review"
authors:
  - K. Basseri
  - E. Abdelaziz
  - A. Al-Wabil
year: 2025
type: report
doi: 
url: "https://arxiv.org/html/2506.18199v1"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - Generative_KI
  - Prompting
  - Bias_Ungleichheit
  - Diversitaet
  - Fairness
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# Prompt Engineering Techniques for Mitigating Cultural Bias Against Arabs and Muslims in Large Language Models: A Systematic Review

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, Prompting, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 94 |
| **Overall Confidence** | **94** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.95)

## Key Concepts

- [[Cultural Bias in Large Language Models]]
- [[Orientalism in AI Systems]]
- [[Prompt Engineering for Bias Mitigation]]

## Wissensdokument

# Prompt Engineering Techniques for Mitigating Cultural Bias Against Arabs and Muslims in Large Language Models: A Systematic Review

## Kernbefund

Fünf primäre Prompt-Engineering-Ansätze identifiziert (kulturelle Prompting, affektive Priming, Self-Debiasing, strukturierte Multi-Step-Pipelines, parameter-optimierte kontinuierliche Prompts); strukturierte Multi-Step-Pipelines zeigen höchste Effektivität (bis zu 87,7% Bias-Reduktion), während kulturelles Prompting bessere Zugänglichkeit bietet (71-81% Verbesserung der kulturellen Ausrichtung); nur 8 empirische Studien zum Thema identifiziert, was einen kritischen Forschungsmangel belegt.

## Forschungsfrage

Welche Prompt-Engineering-Techniken sind wirksam zur Minderung von kulturellen Vorurteilen gegen Araber und Muslime in Large Language Models?

## Methodik

Mixed-Methods Systematische Literaturreviw; folgt PRISMA-Richtlinien und Kitchenham's Systematische-Review-Methodik; Datenbanksuche in IEEE Xplore, ACM Digital Library, Scopus, Web of Science (2020-2024); Covidence für Referenzverwaltung; Litmaps für Zitationsverfolgung
**Datenbasis:** 8 empirische Studien (2021-2024); qualitative und quantitative Evidenzsynthese aus heterogenen Studiendesigns und Evaluationsmetriken

## Hauptargumente

- LLMs reproduzieren Orientalismus und westlich-zentrische Vorurteile gegen Araber und Muslime durch statistische Muster in Trainingsdaten; dieser Bias ist nicht nur ein technisches Problem, sondern reflektiert historische Machtverhältnisse und koloniale Strukturen, wie Edward Said's Konzept des Orientalismus zeigt.
- Prompt Engineering ermöglicht zugängliche Bias-Mitigation ohne Zugriff auf Modellparameter, was besonders für geschlossene kommerzielle Systeme relevant ist; die Effektivität variiert jedoch stark je nach Bias-Typ und kulturellem Kontext (z.B. 81-92% für westeuropäische/ostasiatische Kulturen vs. 58-67% für MENA-Regionen).
- Tiefere kulturelle und religiöse Vorurteile erfordern mehr als oberflächliche Prompt-Manipulationen; Birhane's relationale Ethik und Prakash & Lee's Konzept von 'layered bias' deuten darauf hin, dass strukturelle Veränderungen notwendig sind, um in tieferen Repräsentationsschichten eingebettete Biases zu adressieren.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Systematische Synthese von Prompt-Engineering-Techniken und deren praktischen Anwendungen; Bereitstellung von Implementierungsrichtlinien und Decision Trees für Praktiker: 'Our implementation guidelines provide specific examples and best practices for crafting effective cultural prompts'

### Evidenz 2

Fokus auf Large Language Models (LLMs) wie GPT-3.5; Analyse von Generierungs- und Completion-Verhalten: 'Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various domains, yet concerns about cultural bias—particularly towards Arabs and Muslims—pose significant ethical challenges'

### Evidenz 3

Detaillierte Analyse von fünf Prompt-Engineering-Techniken: kulturelle Prompting, affektive Priming, Self-Debiasing, Multi-Step-Pipelines, parameter-optimierte kontinuierliche Prompts; Leitfäden zur Prompt-Konstruktion: 'Please respond with awareness of Arab cultural values and Islamic religious perspectives'

### Evidenz 4

Diskussion von transformer-Architekturen, Word Embeddings, NLP-Bias-Quellen nach Hovy & Prabhumoye: 'Hovy and Prabhumoye (2021) propose a structured approach that identifies five sources of bias in natural language processing systems: data, the annotation process, input representations, models, and research design'

### Evidenz 5

Zentrale Fokus auf algorithmische Diskriminierung gegen Araber und Muslime; Dokumentation von Stereotyp-Persistenz und Assoziation mit Terrorismus; Analyse von Anti-Muslim-Bias und struktureller Benachteiligung: 'This bias often takes the form of associating these groups with terrorism, violence, or religious extremism, thus reinforcing damaging stereotypes that can fuel marginalization and discrimination'

### Evidenz 6

Expliziter Fokus auf Repräsentation und Inklusion von etwa zwei Milliarden Arabern und Muslimen weltweit; Kritik an Western-centric AI Development; Forderung nach mehr MENA-basierten Forscher:innen (nur 12,5% der Studien): 'By centering Arab and Muslim experiences in AI ethics discourse, this work contributes to a more inclusive approach to responsible AI development'

### Evidenz 7

Umfassende Analyse von Fairness-Metriken und Bias-Evaluationsmethoden; Behandlung von Performance-Fairness Trade-offs; Diskussion von Equitable AI Systems: 'Our analysis highlights the need to carefully consider performance-fairness trade-offs when implementing prompt engineering techniques'

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochrelevant für KI-Ethik und Bias-Mitigation; begrenzte direkte Relevanz für Soziale Arbeit, aber wichtig für Verständnis von Diskriminierungsmechanismen in Systemen, die in Sozial- und Gesundheitsdiensten eingesetzt werden. Das Paper adressiert strukturelle Ungleichheiten und marginalisierte Populations-Gruppen, die zentral für Soziale Arbeit sind.

**Unique Contribution:** Erste systematische Literaturreviw, die spezifisch Prompt-Engineering-Techniken zur Bias-Mitigation gegen Araber und Muslime untersucht; Dokumentation eines kritischen Forschungsmangels (nur 8 Studien) und Forderung nach kulturell adaptierten, von betroffenen Communities ko-kreieren Ansätzen.

**Limitations:** Begrenztheit auf 8 Studien; Ausschluss arabischsprachiger Publikationen; Heterogenität der Evaluationsmetriken; Behandlung von 'Araber und Muslime' als undifferenzierte Kategorien, die intersektionale Unterschiede obscuriert; Fokus auf englischsprachige Literatur; schnelle Entwicklung des Feldes kann Paper überholen.

**Target Group:** AI-Entwickler und Practitioners, insbesondere die mit LLMs in multilingualen und multikulturellen Kontexten arbeiten; KI-Ethiker und Policy-Maker; Forscher in AI Fairness und Bias-Mitigation; Organisationen, die LLMs in Diensten für arabische/muslimische Populationen einsetzen (Gesundheit, Bildung, öffentliche Dienste); MENA-basierte Tech-Communities

## Schlüsselreferenzen

- [[Bender_et_al_2021]] - On the Dangers of Stochastic Parrots
- [[Said_2019]] - Orientalism
- [[Abid_et_al_2021]] - Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models
- [[Hovy_Prabhumoye_2021]] - Five sources of bias in natural language processing
- [[Birhane_2021]] - Algorithmic injustice: a relational ethics approach
- [[Prakash_Lee_2023]] - Layered Bias: Interpreting Bias in Pretrained Large Language Models
- [[Noble_2018]] - Algorithms of Oppression
- [[Gallegos_et_al_2024]] - Self-Debiasing Large Language Models
- [[Naous_et_al_2024]] - Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language Models
- [[Xu_et_al_2024]] - Mitigating Social Bias in Large Language Models: A Multi-Objective Approach within a Multi-Agent Framework
