論文の概要: She Elicits Requirements and He Tests: Software Engineering Gender Bias in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10131v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 17:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 13:38:18.091004
• Title: She Elicits Requirements and He Tests: Software Engineering Gender Bias in Large Language Models
• Title（参考訳）: 彼女は要求とテストを取り除き:大規模言語モデルにおけるソフトウェア工学のジェンダーバイアス
• Authors: Christoph Treude, Hideaki Hata
• Abstract要約: 本研究では、データマイニング技術を用いて、ソフトウェア開発タスクが暗黙の性別バイアスによってどの程度影響を受けるかを調べる。 我々は、各タスクを英語からジェンダーレス言語に翻訳し、各タスクに関連する代名詞を調査する。 具体的には、要件付与は6%のケースで"he"に関連付けられ、テストは100%のケースで"he"に関連していた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.837267486473415
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Implicit gender bias in software development is a well-documented issue, such as the association of technical roles with men. To address this bias, it is important to understand it in more detail. This study uses data mining techniques to investigate the extent to which 56 tasks related to software development, such as assigning GitHub issues and testing, are affected by implicit gender bias embedded in large language models. We systematically translated each task from English into a genderless language and back, and investigated the pronouns associated with each task. Based on translating each task 100 times in different permutations, we identify a significant disparity in the gendered pronoun associations with different tasks. Specifically, requirements elicitation was associated with the pronoun "he" in only 6% of cases, while testing was associated with "he" in 100% of cases. Additionally, tasks related to helping others had a 91% association with "he" while the same association for tasks related to asking coworkers was only 52%. These findings reveal a clear pattern of gender bias related to software development tasks and have important implications for addressing this issue both in the training of large language models and in broader society.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発における性的偏見は、男性との技術的な役割の関連など、文書化された問題である。 このバイアスに対処するためには、より詳細に理解することが重要です。 本研究では,データマイニング手法を用いて,大規模言語モデルに埋め込まれた暗黙のジェンダーバイアスによって,githubイシューの割り当てやテストなど,ソフトウェア開発に関連する56のタスクがどの程度影響を受けるかを検討する。 我々は,各タスクを英語からジェンダーレス言語に体系的に翻訳し,各タスクに関連する代名詞を調査した。 それぞれのタスクを異なる順に100回翻訳することで、異なるタスクの性別付き代名詞関係における大きな相違を識別する。 具体的には、要件の明確化は「he」の代名詞にわずか6%で関連し、テストは100%のケースで「he」に関連していた。 また、他人を助けるタスクは「彼」と91%の関連があり、同僚への質問に関連するタスクの関連は52%に過ぎなかった。 これらの結果は、ソフトウェア開発タスクに関連する性別バイアスの明確なパターンを明らかにし、大きな言語モデルの訓練と幅広い社会においてこの問題に対処するために重要な意味を持つ。

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