論文の概要: How True is GPT-2? An Empirical Analysis of Intersectional Occupational Biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04130v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 11:10:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 04:55:42.560723
• Title: How True is GPT-2? An Empirical Analysis of Intersectional Occupational Biases
• Title（参考訳）: GPT-2は本当ですか? 間欠的職業的ビアーゼの実証解析
• Authors: Hannah Kirk, Yennie Jun, Haider Iqbal, Elias Benussi, Filippo Volpin, Frederic A. Dreyer, Aleksandar Shtedritski, Yuki M. Asano
• Abstract要約: 下流のアプリケーションは、自然言語モデルに含まれるバイアスを継承するリスクがある。 一般的な生成言語モデルであるGPT-2の作業バイアスを分析した。 特定の仕事について、GPT-2は米国におけるジェンダーと民族の社会的偏見を反映しており、場合によってはジェンダー・パリティの傾向を反映している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.591267188664666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The capabilities of natural language models trained on large-scale data have increased immensely over the past few years. Downstream applications are at risk of inheriting biases contained in these models, with potential negative consequences especially for marginalized groups. In this paper, we analyze the occupational biases of a popular generative language model, GPT-2, intersecting gender with five protected categories: religion, sexuality, ethnicity, political affiliation, and name origin. Using a novel data collection pipeline we collect 396k sentence completions of GPT-2 and find: (i) The machine-predicted jobs are less diverse and more stereotypical for women than for men, especially for intersections; (ii) Fitting 262 logistic models shows intersectional interactions to be highly relevant for occupational associations; (iii) For a given job, GPT-2 reflects the societal skew of gender and ethnicity in the US, and in some cases, pulls the distribution towards gender parity, raising the normative question of what language models _should_ learn.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータで訓練された自然言語モデルの能力は、ここ数年で大幅に増加しました。 下流のアプリケーションはこれらのモデルに含まれるバイアスを継承する危険性があり、特に辺縁化群に負の結果をもたらす可能性がある。 本論文では,宗教,性,民族,政治的所属,名称の5つのカテゴリーで性別を交差させ,人気のジェネレーション言語モデルであるGPT-2の職業バイアスを分析した。 Using a novel data collection pipeline we collect 396k sentence completions of GPT-2 and find: (i) The machine-predicted jobs are less diverse and more stereotypical for women than for men, especially for intersections; (ii) Fitting 262 logistic models shows intersectional interactions to be highly relevant for occupational associations; (iii) For a given job, GPT-2 reflects the societal skew of gender and ethnicity in the US, and in some cases, pulls the distribution towards gender parity, raising the normative question of what language models _should_ learn.

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