Data Bias According to Bipol: Men are Naturally Right and It is the Role of Women to Follow Their Lead

📄 arXiv: 2404.04838v2 📥 PDF

作者: Irene Pagliai, Goya van Boven, Tosin Adewumi, Lama Alkhaled, Namrata Gurung, Isabella Södergren, Elisa Barney

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-07 (更新: 2024-09-21)

备注: Presented at ICNLSP

💡 一句话要点

提出新数据集以揭示多语言偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据偏见 多语言处理 社会偏见 自然语言处理 机器学习 公平性 有毒评论 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有的多语言数据集中普遍存在社会偏见，尤其是对女性的偏见，影响了模型的公平性和可靠性。
  2. 论文提出了新的大型标注数据集，并使用bipol度量方法来评估和解释数据中的偏见现象。
  3. 实验结果表明，多个数据集存在明显的男性偏见，且通过随机抽样验证了有毒评论中的偏见假设。

📝 摘要（中文）

本文介绍了三种语言的新大型标注数据集，展示了在评估的五种语言的十个数据集中普遍存在的偏见，包括在英语GLUE/SuperGLUE基准数据集上的实验。新数据集总计近600万标注样本，使用了最新的多语言预训练模型mT5和mBERT进行基准测试。研究确认了许多数据集中存在男性偏见，此外还探讨了其他类型的偏见。我们公开发布了新数据集、词典、模型和代码。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言数据集中存在的社会偏见问题，尤其是对女性的偏见。现有方法未能有效识别和量化这些偏见，导致模型在应用中的不公平性。

核心思路：论文通过引入新的大型标注数据集和使用bipol度量方法，提供了一种可解释的偏见评估方式，旨在全面揭示和量化数据中的偏见现象。

技术框架：研究首先构建了三种语言的新数据集，随后使用mT5和mBERT等多语言预训练模型进行基准测试，最后通过比较不同的偏见度量方法来评估结果。

关键创新：最重要的创新在于引入了bipol度量方法，该方法不仅能够量化偏见，还提供了可解释性，区别于传统的偏见评估方法。

关键设计：在实验中，随机抽取200个样本并设置95%的置信水平和7%的误差边际，同时确保标注质量的金样本分布，增强了结果的可靠性。实验还确认了在有毒评论中存在的偏见假设。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在评估的十个数据集中，普遍存在男性偏见，且在有毒评论中随机抽样验证了偏见的存在。使用bipol度量方法的结果提供了更高的可解释性，增强了对偏见现象的理解。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、社交媒体分析和人工智能伦理等。通过揭示和量化数据中的偏见，能够帮助开发更公平的AI模型，减少社会偏见在技术应用中的影响，促进技术的社会责任感。

📄 摘要（原文）

We introduce new large labeled datasets on bias in 3 languages and show in experiments that bias exists in all 10 datasets of 5 languages evaluated, including benchmark datasets on the English GLUE/SuperGLUE leaderboards. The 3 new languages give a total of almost 6 million labeled samples and we benchmark on these datasets using SotA multilingual pretrained models: mT5 and mBERT. The challenge of social bias, based on prejudice, is ubiquitous, as recent events with AI and large language models (LLMs) have shown. Motivated by this challenge, we set out to estimate bias in multiple datasets. We compare some recent bias metrics and use bipol, which has explainability in the metric. We also confirm the unverified assumption that bias exists in toxic comments by randomly sampling 200 samples from a toxic dataset population using the confidence level of 95% and error margin of 7%. Thirty gold samples were randomly distributed in the 200 samples to secure the quality of the annotation. Our findings confirm that many of the datasets have male bias (prejudice against women), besides other types of bias. We publicly release our new datasets, lexica, models, and codes.