論文の概要: Mitigation of Gender and Ethnicity Bias in AI-Generated Stories through Model Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04515v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 00:25:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.349811
• Title: Mitigation of Gender and Ethnicity Bias in AI-Generated Stories through Model Explanations
• Title（参考訳）: モデル説明によるAI生成ストーリーにおけるジェンダーとエスニシティバイアスの緩和
• Authors: Martha O. Dimgba, Sharon Oba, Ameeta Agrawal, Philippe J. Giabbanelli,
• Abstract要約: 言語モデルは、特に性別と民族の表現において、そのアウトプットを通じて社会的偏見を伝播させることが示されている。 本稿では,AIが生み出す職業物語におけるジェンダーと民族のバイアスについて検討する。 提案した緩和戦略であるバイアス分析と説明による緩和(BAME)は,2%から20%の範囲の人口表現の改善を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.86989372262348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models have been shown to propagate social bias through their output, particularly in the representation of gender and ethnicity. This paper investigates gender and ethnicity biases in AI-generated occupational stories. Representation biases are measured before and after applying our proposed mitigation strategy, Bias Analysis and Mitigation through Explanation (BAME), revealing improvements in demographic representation ranging from 2% to 20%. BAME leverages model-generated explanations to inform targeted prompt engineering, effectively reducing biases without modifying model parameters. By analyzing stories generated across 25 occupational groups, three large language models (Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1 70B Instruct, and GPT-4 Turbo), and multiple demographic dimensions, we identify persistent patterns of overrepresentation and underrepresentation linked to training data stereotypes. Our findings demonstrate that guiding models with their own internal reasoning mechanisms can significantly enhance demographic parity, thereby contributing to the development of more transparent generative AI systems.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、特に性別と民族の表現において、そのアウトプットを通じて社会的偏見を伝播させることが示されている。 本稿では,AIが生み出す職業物語におけるジェンダーと民族のバイアスについて検討する。 表現バイアスは, 提案した緩和戦略, バイアス分析, 説明による緩和の前後で測定され, 2%から20%の人口表現の改善が示された。 BAMEはモデル生成の説明を活用して、ターゲットのプロンプトエンジニアリングに通知し、モデルパラメータを変更することなくバイアスを効果的に削減する。 25の職業集団,3つの大きな言語モデル(Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1 70B Instruct, GPT-4 Turbo)および複数の人口動態を解析することにより,訓練データステレオタイプに関連する過剰表現と疎表現の持続パターンを同定する。 本研究は, 自己内部推論機構を用いた誘導モデルにより, 人口密度が著しく向上し, より透明な生成型AIシステムの開発に寄与することが示唆された。

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