論文の概要: Unveiling Gender Bias in Terms of Profession Across LLMs: Analyzing and Addressing Sociological Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09162v3
• Date: Thu, 31 Aug 2023 20:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 16:20:15.647843
• Title: Unveiling Gender Bias in Terms of Profession Across LLMs: Analyzing and Addressing Sociological Implications
• Title（参考訳）: LLMにおけるジェンダーバイアスの出現 : 社会学的意味の分析と対応
• Authors: Vishesh Thakur
• Abstract要約: この研究は、AI言語モデルにおけるジェンダーバイアスに関する既存の研究を調査し、現在の知識のギャップを特定する。 この結果は,大規模言語モデルのアウトプットに存在する,ジェンダー付き単語関連,言語使用,偏見付き物語に光を当てた。 本稿では,アルゴリズムアプローチやデータ拡張手法など,LSMにおける性別バイアスを低減するための戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Gender bias in artificial intelligence (AI) and natural language processing has garnered significant attention due to its potential impact on societal perceptions and biases. This research paper aims to analyze gender bias in Large Language Models (LLMs) with a focus on multiple comparisons between GPT-2 and GPT-3.5, some prominent language models, to better understand its implications. Through a comprehensive literature review, the study examines existing research on gender bias in AI language models and identifies gaps in the current knowledge. The methodology involves collecting and preprocessing data from GPT-2 and GPT-3.5, and employing in-depth quantitative analysis techniques to evaluate gender bias in the generated text. The findings shed light on gendered word associations, language usage, and biased narratives present in the outputs of these Large Language Models. The discussion explores the ethical implications of gender bias and its potential consequences on social perceptions and marginalized communities. Additionally, the paper presents strategies for reducing gender bias in LLMs, including algorithmic approaches and data augmentation techniques. The research highlights the importance of interdisciplinary collaborations and the role of sociological studies in mitigating gender bias in AI models. By addressing these issues, we can pave the way for more inclusive and unbiased AI systems that have a positive impact on society.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と自然言語処理におけるジェンダーバイアスは、社会的知覚やバイアスに潜在的に影響するため、大きな注目を集めている。 本研究の目的は,大言語モデル(llms)における性バイアスの分析と,gpt-2とgpt-3.5の複数の比較に着目し,その意味を深く理解することにある。 包括的な文献レビューを通じて、AI言語モデルにおけるジェンダーバイアスに関する既存の研究を調査し、現在の知識のギャップを特定する。 この手法は、gpt-2およびgpt-3.5からのデータ収集と前処理を伴い、生成されたテキストにおける性別バイアスを評価するために詳細な定量的分析技術を用いる。 この発見は、これらの大規模言語モデルのアウトプットに存在するジェンダー付き単語関連、言語使用、偏見付き物語に光を当てた。 この議論は、ジェンダーバイアスの倫理的影響とその社会的認知と限界化されたコミュニティへの潜在的な影響を探求する。 さらに,アルゴリズムアプローチやデータ拡張手法など,LSMにおける性別バイアスを低減する手法を提案する。 この研究は、aiモデルのジェンダーバイアス緩和における学際的コラボレーションの重要性と社会学研究の役割を強調している。 これらの問題を解決することで、社会にポジティブな影響を与える、包括的で偏見のないAIシステムを実現することができる。

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