這項研究探討了預測文字系統中的性別偏見如何影響人類-AI協作寫作。研究發現:
即使提供反刻板印象的預測文字建議,參與者仍然更傾向寫出符合性別刻板印象的故事。在所有情境中,參與者寫出男性角色的頻率都顯著高於女性角色。
在某些情境中,參與者更傾向接受符合性別刻板印象的預測文字建議,而不太接受挑戰性別刻板印象的建議。
參與者接受預測文字建議的速度並不會因建議是否符合性別刻板印象而有顯著差異。
參與者的性別認同和對性別的信念並不會顯著影響他們接受預測文字建議的傾向。
英語熟練度較低的參與者更傾向接受預測文字建議。
總的來說,即使使用了旨在減少性別偏見的預測文字系統,仍然無法完全消除人類寫作中的性別刻板印象。需要進一步研究如何設計更有效的方法來減少這種偏見。
toiselle kielelle
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