論文の概要: AI Gender Bias, Disparities, and Fairness: Does Training Data Matter?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10833v2
- Date: Tue, 26 Dec 2023 00:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 20:46:33.843786
- Title: AI Gender Bias, Disparities, and Fairness: Does Training Data Matter?
- Title（参考訳）: aiの性別バイアス、格差、公平性: トレーニングデータは重要か?
- Authors: Ehsan Latif, Xiaoming Zhai, and Lei Liu
- Abstract要約: この研究は、人工知能(AI)におけるジェンダー問題に関する広範囲にわたる課題について考察する。
それは、6つの評価項目で男女1000人以上の学生の反応を分析する。
その結果,混合学習モデルのスコアリング精度は,男性モデルと女性モデルとでは有意な差があることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.509963616428399
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study delves into the pervasive issue of gender issues in artificial
intelligence (AI), specifically within automatic scoring systems for
student-written responses. The primary objective is to investigate the presence
of gender biases, disparities, and fairness in generally targeted training
samples with mixed-gender datasets in AI scoring outcomes. Utilizing a
fine-tuned version of BERT and GPT-3.5, this research analyzes more than 1000
human-graded student responses from male and female participants across six
assessment items. The study employs three distinct techniques for bias
analysis: Scoring accuracy difference to evaluate bias, mean score gaps by
gender (MSG) to evaluate disparity, and Equalized Odds (EO) to evaluate
fairness. The results indicate that scoring accuracy for mixed-trained models
shows an insignificant difference from either male- or female-trained models,
suggesting no significant scoring bias. Consistently with both BERT and
GPT-3.5, we found that mixed-trained models generated fewer MSG and
non-disparate predictions compared to humans. In contrast, compared to humans,
gender-specifically trained models yielded larger MSG, indicating that
unbalanced training data may create algorithmic models to enlarge gender
disparities. The EO analysis suggests that mixed-trained models generated more
fairness outcomes compared with gender-specifically trained models.
Collectively, the findings suggest that gender-unbalanced data do not
necessarily generate scoring bias but can enlarge gender disparities and reduce
scoring fairness.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,人工知能(AI)におけるジェンダー問題,特に学生書記応答の自動スコアリングシステムにおける多岐にわたる問題について考察する。
主な目的は、aiスコア結果における混合生成データセットを用いた一般的なトレーニングサンプルにおいて、性別バイアス、格差、公平性の有無を調べることである。
本研究は、BERTとGPT-3.5の微調整版を用いて、6つの評価項目で男女1000人以上の学生の反応を分析した。
この研究はバイアス分析に3つの異なる手法を用いており、バイアスを評価するための精度差の補正、男女差を評価するための平均スコアギャップ(MSG)、公平さを評価するための平等オッド(EO)である。
その結果,混合学習モデルにおけるスコアリング精度は,男女ともに有意差を示し,有意なスコアバイアスは認められなかった。
BERT と GPT-3.5 のどちらとも一致し,混合学習モデルでは,ヒトと比較してMSG と非異種予測が少なかった。
対照的に、性別に特化して訓練されたモデルでは、より大きなMSGが得られ、不均衡なトレーニングデータが男女格差を拡大するアルゴリズムモデルを作成する可能性があることを示している。
EO分析は、混合訓練されたモデルは、性特化訓練されたモデルと比較して、より公平な結果をもたらすことを示唆している。
総じて,性別不均衡データは必ずしもスコアのバイアスを生じさせるのではなく,性別格差を増大させ,スコアの公平さを低下させることが示唆された。
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