論文の概要: Colombian Waitresses y Jueces canadienses: Gender and Country Biases in Occupation Recommendations from LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02456v1
• Date: Mon, 05 May 2025 08:40:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.603491
• Title: Colombian Waitresses y Jueces canadienses: Gender and Country Biases in Occupation Recommendations from LLMs
• Title（参考訳）: コロンビアのウェイトレス y Jueces canadienses: LLMs の職業勧告におけるジェンダーとカントリー・バイアス
• Authors: Elisa Forcada Rodríguez, Olatz Perez-de-Viñaspre, Jon Ander Campos, Dietrich Klakow, Vagrant Gautam,
• Abstract要約: 本研究は,多言語交叉国とジェンダーバイアスに関する最初の研究である。 25の国と4つの代名詞セットを用いて、英語、スペイン語、ドイツ語でプロンプトのベンチマークを構築した。 モデルが性別や国ごとに同性を示す場合であっても、国と性別の両方に基づく交叉的職業バイアスが持続することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.783346695504344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: One of the goals of fairness research in NLP is to measure and mitigate stereotypical biases that are propagated by NLP systems. However, such work tends to focus on single axes of bias (most often gender) and the English language. Addressing these limitations, we contribute the first study of multilingual intersecting country and gender biases, with a focus on occupation recommendations generated by large language models. We construct a benchmark of prompts in English, Spanish and German, where we systematically vary country and gender, using 25 countries and four pronoun sets. Then, we evaluate a suite of 5 Llama-based models on this benchmark, finding that LLMs encode significant gender and country biases. Notably, we find that even when models show parity for gender or country individually, intersectional occupational biases based on both country and gender persist. We also show that the prompting language significantly affects bias, and instruction-tuned models consistently demonstrate the lowest and most stable levels of bias. Our findings highlight the need for fairness researchers to use intersectional and multilingual lenses in their work.
• Abstract（参考訳）: NLPにおける公正性研究の目標の1つは、NLPシステムによって伝播されるステレオタイプバイアスの測定と緩和である。 しかしながら、そのような研究は、偏見の単一の軸(たいていは性別)と英語に焦点をあてる傾向にある。 これらの制限に対処するため、我々は多言語交叉国とジェンダーバイアスに関する最初の研究に貢献し、大規模言語モデルによる職業推薦に焦点をあてる。 英語、スペイン語、ドイツ語のプロンプトのベンチマークを構築し、25の国と4つの代名詞セットを使用して、国と性別を体系的に変化させる。 次に,このベンチマークを用いて5つのLlamaモデル群を評価し,LLMが有意な男女差と国差を符号化していることを確認した。 特に、モデルが性別や国ごとに同性を示す場合であっても、国と性別の両方に基づく交叉的職業バイアスが持続することがわかった。 また,このプロンプト言語はバイアスに大きく影響し,命令調整モデルではバイアスの最小および最も安定したレベルが一貫して示されることを示した。 本研究は, 交差レンズと多言語レンズを併用するフェアネス研究者の必要性を浮き彫りにした。

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