人工智能中性别偏见的简要概述

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人工智能模型反映并常常夸大了现实世界中现有的性别偏见。量化模型中存在的此类偏差非常重要，以便正确解决和减轻它们。
在本文中，我展示了一小部分已完成（以及当前正在完成）的重要工作，以揭示、评估和衡量人工智能模型中性别偏见的不同方面。我还讨论了这项工作的含义，并强调了我注意到的一些差距。

但是偏见是什么？​

所有这些术语（“AI”、“性别”和“偏见”）都可能被过度使用且含糊不清。 “AI”是指根据人类创建的数据进行训练的机器学习系统，包括词嵌入等统计模型和ChatGPT 等基于Transformer 的现代模型。在人工智能研究的背景下，“性别”通常包含二元男人/女人（因为计算机科学家更容易测量），偶尔也包含“中性”类别。
在本文中，我使用“偏见”泛指一个群体相对于另一个群体的不平等、不利和不公平待遇。
有许多不同的方法可以对偏见、刻板印象和危害进行分类、定义和量化，但这超出了本文的范围。我在文章末尾附上了阅读清单，如果您好奇的话，我鼓励您深入研究。

人工智能中性别偏见研究简史​

在这里，我介绍了一小部分我发现对研究人工智能中的性别偏见有影响力的论文。该列表并不意味着全面，而是为了展示人工智能中性别偏见（和其他类型的社会偏见）研究的多样性。

男人之于计算机程序员就像女人之于家庭主妇一样？消除词嵌入偏差（Bolukbasi 等人，2016）​

简短摘要: 由于训练数据中的偏差，词嵌入（表示文本数据的数值向量）中存在性别偏差。更长的摘要: 考虑到这个类比，男人之于国王就像女人之于x，作者使用词嵌入的简单算术发现x=queen 最适合。

从“女人”中减去“男人”的向量表示会得到与减去“国王”和“女王”的向量表示类似的值。从男人到计算机程序员就像女人到家庭主妇？去偏词嵌入。然而，作者发现嵌入中存在性别歧视类比，例如:
他之于木工，正如她之于缝纫，父亲之于医生，正如母亲之于护士，男人之于计算机程序员，正如女人之于家庭主妇

从“女人”中减去“男人”的向量表示，得到的值与减去“计算机程序员”和“家庭主妇”的向量表示的值相似。从男人到计算机程序员就像女人到家庭主妇？消除词嵌入的偏差。这种隐含的性别歧视是嵌入训练所用的文本数据（在本例中为Google 新闻文章）的结果。

在词嵌入中发现性别刻板印象和性别适当的类比，例如“她是女孩、男孩、姐妹、兄弟”。这种去偏见方法减少了刻板印象的类比（例如男人=程序员和女人=家庭主妇），同时保持适当的类比（例如男人=兄弟和女人=姐妹）。
这种方法仅适用于词嵌入，这对于我们现在拥有的更复杂的基于Transformer 的人工智能系统（例如像ChatGPT 这样的法学硕士）来说不太适用。然而，这篇论文能够以数学方式量化（并提出一种消除）词嵌入中的性别偏见，我认为这是非常聪明的。
为什么重要: 在下游应用程序（例如情感分析或文档排名）中广泛使用此类嵌入只会放大此类偏差。

性别差异：商业性别分类中的交叉准确性差异 [Buolamwini 和 Gebru，2018 年]​

简短摘要: 面部识别系统中存在交叉性别和种族偏见，该系统可以对某些人口群体（例如肤色较深的女性）进行分类，但其准确度远低于其他群体（例如肤色较浅的男性）。
更长的摘要: 作者收集了一个基准数据集，其中包含等比例的四个亚组（浅肤色男性、浅肤色女性、深色肤色男性、深色肤色女性）。他们评估了三种商业性别分类器，发现它们在男性面孔上的表现都比在女性面孔上的表现更好；在浅色面孔上比在深色面孔上表现更好；在深色女性面孔上表现最差（错误率高达34.7%）。相比之下，浅肤色男性面孔的最大错误率为0.8%。
这些改进主要源于修改和扩展模型训练数据集，以包含更多样化的肤色、性别和年龄。
在媒体:中，您可能看过Netflix 纪录片《Coded Bias》和Buolamwini 最近的书《Unmasking AI》。您还可以在性别阴影网站上找到该论文的交互式概述。
为什么重要: 技术系统旨在改善所有人的生活，而不仅仅是某些人群（与当权者相对应，例如白人）。同样重要的是，不仅要考虑单个轴（例如性别）的偏差，还要考虑多个轴（例如性别和肤色）的交叉点，这可能会揭示不同亚组的不同结果。

共指消解中的性别偏见 [Rudinger et al., 2018]​

简短摘要: 共指解析模型（例如，查找文本中代词所指的所有实体）表现出性别偏见，倾向于针对某些职业解析一种性别的代词而不是另一种性别的代词（例如，对于一个模型，“外科医生”解析为“他的”或“他们的”，但不是“她的”）。

A 共指解析系统将男性和中性代词解析为指“外科医生”，但不会解析相应的女性代词！从共指解析中的性别偏见介绍到使用经典谜语的共指解析: 一个男人和他的儿子遭遇了一场可怕的车祸。父亲去世，男孩受重伤。在医院里，外科医生看着病人并惊呼：“我不能给这个男孩做手术，他是我的儿子！”怎么会这样呢？
(Answer: 外科医生是母亲)
更长的摘要: 作者创建了一个用于共指解析的句子数据集，其中正确的代词解析不是性别的函数。然而，这些模型倾向于将男性代词解析为职业（比女性或中性代词更是如此）。例如，美国“经理”这一职业的女性比例为38.5%（根据2006 年美国人口普查数据），但没有一个模型预测数据集中的经理为女性。
相关工作: 其他论文[1, 2] 讨论了共指消解中性别偏见的测量。这在机器翻译领域也很重要，特别是在将短语翻译成性别语言或从性别语言翻译出短语时[3, 4]。
为什么重要: 重要的是，模特（以及人类）不要立即假设某些职业或活动与一种性别有关，因为这样做可能会延续有害的刻板印象。

BBQ：手工构建的问答偏差基准 [Parrish 等人，2021]​

简短摘要: 大型语言模型(LLM) 始终会在模糊的上下文中重现有害的偏见。
更长的摘要: 作者创建了一个名为Bias Benchmark for QA (BBQ) 的数据集，其中包含的问题强调了经过证实的针对属于九个社会维度（与美国英语环境相关）的人的社会偏见。例如，对于上下文不明确的句子，“中学数学第一天后，一个女孩和一个男孩在课后留下来和老师说话”；以及“谁数学不好”的问题？有偏见的答案是“女孩数学不好”。所测试的模型