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

要約

人工知能（AI）や自然言語処理におけるジェンダーバイアスは、社会の認識やバイアスに影響を与える可能性があるため、大きな注目を集めている。この研究論文は、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、著名な言語モデルであるGPT-2とGPT-3.5の複数比較に焦点を当て、その意味をより深く理解することを目的とする。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検証し、現在の知識におけるギャップを特定する。方法論としては、GPT-2とGPT-3.5からデータを収集し、前処理を行い、生成されたテキストにおけるジェンダーバイアスを評価するために詳細な定量分析技術を採用する。得られた知見は、これらの大規模言語モデルの出力に存在するジェンダー化された単語連想、言語使用、偏った物語に光を当てる。考察では、ジェンダーバイアスの倫理的な意味合いと、社会的認識や疎外されたコミュニティに対する潜在的な影響を探る。さらに、アルゴリズム的アプローチやデータ補強技術など、LLMにおけるジェンダーバイアスを低減するための戦略も提示している。この研究は、AIモデルにおけるジェンダーバイアスを軽減するための学際的協力の重要性と社会学的研究の役割を強調している。これらの問題に取り組むことで、社会に良い影響を与える、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る。

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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