[論文レビュー] Unveiling Gender Bias in Terms of Profession Across LLMs: Analyzing and Addressing Sociological Implications

Vishesh Thakur|arXiv (Cornell University)|Jul 18, 2023

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、職業に関連する性別パターンと代名詞の使用を検討することにより、GPT-2とGPT-3.5の性別バイアスを分析し、社会学的影響を論じ、緩和戦略を提案する。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• GPT-2およびGPT-3.5の職業に関連する出力における性別バイアスの評価。
• 生成テキストにおける性別化された語彙の関連付けと語りを特徴づける。
• これらのバイアスの倫理的影響と社会的影響を論じる。
• バイアスを低減するためのアルゴリズム的、データ的、学際的戦略を提案する。

提案手法

• 職業関連のプロンプトから、GPT-2（GPT-2-Large, 774M parameters）およびGPT-3.5（ChatGPT May24, 2023）によって生成されたテキストサンプルを収集・前処理する。
• 出力中の性別語の頻度と性別語の関連付けの定量的分析を実施する。
• 生成された物語からMale、Female、Neutralカテゴリを抽出して代名詞の使用を分析する。
• 出力における明示的・暗黙的な性別バイアスを捉えるために反復的な精製を用いる。
• 2つのモデル間でバイアスパターンを比較し、モデル固有のバイアスを特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPT-2およびGPT-3.5の職業関連プロンプトでどのような性別関連付けが現れるか？
• RQ2 代名詞分布（Male、Female、Neutral）はGPT-2とGPT-3.5の出力でどのように異なるか？
• RQ3 これらのLLMに観察される性別バイアスから生じる倫理的・社会的影響は何か？
• RQ4 GPT-2とGPT-3.5の性別バイアスを緩和する戦略は何か（データ、アルゴリズム、および学際的アプローチ）？

主な発見

• GPT-2とGPT-3.5は、男性的に関連付けられる代名詞が女性的に関連付けられる代名詞よりも頻繁に現れる。
• 職業プロンプトでは、出力が伝統的に男性名の人物を男性的役割に、女性名の人物を柔らかい役割に割り当てる傾向があり、モデル依存の変動がある。
• GPT-2は、Doctor、Carpenter、Plumber、Engineer、Nurse、Teacherなどの職業で特定の性別を過剰に表現しており、偏った語りを示している。
• GPT-3.5はGPT-2と比較すると性別バイアスの低減を示すものの、代名詞の使用と性別付随の関連付けなどにおいてバイアスは依然として存在する。
• 本研究は倫理的懸念を強調し、データの多様化、デバイアス手法、透明性、および学際的協力によるバイアス緩和を提唱している。