揭示职业领域中的性别偏见：分析和应对社会学意义
摘要：人工智能（AI）和自然语言处理中的性别偏见引起了广泛关注，因为它可能对社会认知和偏见产生重要影响。本研究旨在分析大型语言模型（LLMs）中的性别偏见，重点比较了GPT-2和GPT-3.5这两个著名的语言模型，以更好地理解其含义。通过综合文献回顾，该研究考察了现有对AI语言模型中性别偏见的研究，并确定了当前知识的不足之处。方法包括收集和预处理来自GPT-2和GPT-3.5的数据，并采用深入的定量分析技术来评估生成文本中的性别偏见。研究结果揭示了这些大型语言模型的输出中存在的有关性别的词语关联、语言使用和偏见故事。讨论探讨了性别偏见的伦理含义及其对社会认知和边缘化社群的潜在后果。此外，论文提出了减少LLMs性别偏见的策略，包括算法方法和数据增强技术。该研究强调了跨学科合作的重要性，以及社会学研究在减轻AI模型中的性别偏见中的作用。通过解决这些问题，我们可以为更具包容性和无偏见的AI系统铺平道路，对社会产生积极影响。
作者：Vishesh Thakur
论文ID：2307.09162
分类：Computation and Language
分类简称：cs.CL
提交时间：2023-08-30