Unveiling Gender Bias in Terms of Profession Across LLMs: Analyzing and Addressing Sociological Implications

要約

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、社会の認識や偏見に潜在的な影響を与えるため、大きな注目を集めています。
この研究論文は、その影響をより深く理解するために、いくつかの著名な言語モデルである GPT-2 と GPT-3.5 の間の多重比較に焦点を当てて、大規模言語モデル (LLM) におけるジェンダー バイアスを分析することを目的としています。
この研究では、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検証し、現在の知識のギャップを特定します。
この方法論には、GPT-2 および GPT-3.5 からのデータの収集と前処理、および生成されたテキストのジェンダー バイアスを評価するための詳細な定量的分析手法の採用が含まれます。
この発見により、これらの大規模言語モデルの出力に存在する、性差のある単語の関連付け、言語の使用法、偏った物語が明らかになりました。
このディスカッションでは、ジェンダーバイアスの倫理的影響と、それが社会的認識や疎外されたコミュニティに及ぼす潜在的な影響について探ります。
さらに、この論文では、アルゴリズム的アプローチやデータ拡張技術など、LLM におけるジェンダーバイアスを軽減するための戦略も紹介しています。
この研究は、AI モデルにおけるジェンダーバイアスの緩和における学際的な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ます。
これらの問題に対処することで、社会にプラスの影響を与える、より包括的で偏りのない AI システムへの道を開くことができます。

要約(オリジナル)

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.

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