Sports and Women's Sports: Gender Bias in Text Generation with Olympic Data

📄 arXiv: 2502.04218v1 📥 PDF

作者: Laura Biester

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-06

备注: NAACL 2025

💡 一句话要点

利用奥运数据揭示大型语言模型在体育领域文本生成中的性别偏见

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

关键词: 大型语言模型 性别偏见 文本生成 奥运数据 公平性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在生成文本时可能带有偏见，尤其是在涉及性别等敏感属性时，这会导致不公平或不准确的结果。
  2. 该研究利用奥运会男女项目的平行数据，通过设计特定指标来量化语言模型在体育文本生成中的性别偏见。
  3. 实验结果表明，当提示信息中性别不明确时，语言模型倾向于生成与男性相关的内容，揭示了模型中存在的性别偏见。

📝 摘要（中文）

先前的工作表明，大型语言模型（LLMs）存在偏见，它们生成的文本符合对世界的刻板印象，或者不能代表历史上边缘化人群的观点和价值观。本文提出使用奥运会中平行的男子和女子赛事数据，来研究语言模型中不同形式的性别偏见。我们定义了三个指标来衡量偏见，并发现当提示中性别不明确时，模型始终对女性存在偏见。在这种情况下，模型经常只检索男子赛事的结果，无论是否承认它们是男子赛事，这揭示了LLMs在体育领域中普遍存在的性别偏见。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在体育领域文本生成中存在的性别偏见问题。现有方法缺乏对这种偏见的有效评估和量化，导致模型在实际应用中可能产生不公平或带有歧视性的结果。

核心思路：论文的核心思路是利用奥运会中男女项目平行数据的特性，通过设计合理的指标来衡量模型在生成文本时对不同性别的倾向性。通过分析模型在处理性别模糊的提示时，是否会倾向于生成男性相关的内容，从而揭示模型中存在的性别偏见。

技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：收集奥运会男女项目的相关数据，构建包含性别信息的提示语。2) 模型生成：使用大型语言模型根据提示语生成文本。3) 偏见评估：设计三个指标来量化模型生成的文本中存在的性别偏见。4) 结果分析：分析实验结果，揭示模型在不同场景下的性别偏见程度。

关键创新：该研究的关键创新在于利用奥运会平行数据来研究语言模型中的性别偏见，并提出了三个具体的指标来量化这种偏见。这种方法能够有效地评估模型在处理性别相关信息时的公平性，为后续研究提供了新的思路。

关键设计：论文定义了三个指标来衡量偏见，具体的技术细节未知，但核心在于衡量模型在性别不明确的情况下，生成文本与男性或女性的相关程度。这些指标的设计需要考虑到体育领域的特殊性，例如运动员姓名、项目名称等因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当提示中性别不明确时，大型语言模型倾向于检索和生成与男性赛事相关的内容，即使没有明确指定性别。这表明模型在体育领域存在显著的性别偏见，需要进一步的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型在体育新闻报道、运动员信息检索、体育游戏开发等领域的公平性。通过消除模型中的性别偏见，可以促进体育领域的性别平等，并为用户提供更客观、公正的信息。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been shown to be biased in prior work, as they generate text that is in line with stereotypical views of the world or that is not representative of the viewpoints and values of historically marginalized demographic groups. In this work, we propose using data from parallel men's and women's events at the Olympic Games to investigate different forms of gender bias in language models. We define three metrics to measure bias, and find that models are consistently biased against women when the gender is ambiguous in the prompt. In this case, the model frequently retrieves only the results of the men's event with or without acknowledging them as such, revealing pervasive gender bias in LLMs in the context of athletics.