Sociodemographic Bias in Language Models: A Comprehensive Survey and Future Directions

Główne pojęcia

Sociodemographic biases in language models can have harmful effects, necessitating research into quantifying and mitigating bias.

Streszczenie

• Abstract: Presents a survey on sociodemographic bias in language models, organizing literature into types of bias, quantifying bias, and debiasing techniques.
• Introduction: Highlights the performance of language models and the adoption of biases from training data, emphasizing the urgency to understand and mitigate bias.
• Understanding Bias: Discusses the critical role of interdisciplinary approaches in understanding bias as a psychosocial phenomenon.
• Categories of Work on Bias in LMs: Categorizes literature into types of bias, quantifying bias, and debiasing techniques.
• Limitations of current approaches: Outlines limitations in bias metrics, template-based methods, and the overemphasis on gender bias.
• Checklist: Provides a 14-question checklist to guide future research on bias in NLP.
• Future Direction: Anticipates greater emphasis on bias mitigation during LM training and the importance of understanding and addressing intersectional bias.
• Conclusion: Summarizes the comprehensive literature survey on sociodemographic bias in NLP and the proposed checklist for future research.

Statystyki

LMs can perpetuate biases by associating certain lexical items more strongly with particular social groups.
Gender bias is the subject of nearly half of the surveyed papers.
Debiasing methods aim to make models more fair and accurate in their predictions and recommendations.

Cytaty

"The urgency to understand and mitigate bias in LMs is growing."
"An interdisciplinary approach would not only enrich our theoretical understanding of bias but could also guide the development of more effective methods to identify bias inherent in LMs."

Kluczowe wnioski z

Sociodemographic Bias in Language Models

by Vipul Gupta,... o arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.08158.pdf

Głębsze pytania

Wie können Bias-Metriken verbessert werden, um zuverlässigere und stabilere Messungen zu liefern?

Um die Zuverlässigkeit und Stabilität von Bias-Metriken zu verbessern, können mehrere Ansätze verfolgt werden. Zunächst sollten Metriken auf Robustheit gegenüber kleinen Modifikationen getestet werden, um sicherzustellen, dass sie konsistente Ergebnisse liefern. Es ist wichtig, dass Bias-Metriken nicht zu stark von geringfügigen Änderungen in den Eingabedaten oder den Evaluierungseinstellungen beeinflusst werden. Darüber hinaus könnten Metriken diversifiziert werden, um verschiedene Arten von Bias umfassender zu erfassen. Die Entwicklung von Metriken, die realweltliche Biasphänomene besser widerspiegeln, könnte auch die Zuverlässigkeit und Relevanz der Messungen verbessern.

Was sind die potenziellen Konsequenzen einer Überbetonung von Gender-Bias in der LM-Forschung?

Eine übermäßige Betonung von Gender-Bias in der LM-Forschung kann zu einer Vernachlässigung anderer wichtiger Formen von Bias führen. Indem der Fokus hauptsächlich auf Gender-Bias liegt, könnten andere soziodemografische Biasarten wie Rassen-, ethnische oder altersbezogene Bias vernachlässigt werden. Dies könnte zu einer unvollständigen oder unausgewogenen Betrachtung der gesamten Biaslandschaft in LM-Systemen führen. Darüber hinaus könnten übermäßige Bemühungen zur Bekämpfung von Gender-Bias dazu führen, dass andere Arten von Bias unentdeckt bleiben und somit unadressiert bleiben, was letztendlich die Gesamtleistung und Fairness von LM-Systemen beeinträchtigen könnte.

Wie können interdisziplinäre Zusammenarbeiten das Verständnis und die Minderung von Bias in Sprachmodellen verbessern?

Interdisziplinäre Zusammenarbeit kann einen bedeutenden Beitrag dazu leisten, das Verständnis und die Minderung von Bias in Sprachmodellen zu verbessern. Durch die Integration von Erkenntnissen aus verschiedenen Disziplinen wie Psychologie, Soziologie, Ethik und Informatik können umfassendere und nuanciertere Einblicke in die Ursachen und Auswirkungen von Bias gewonnen werden. Psychologische Erkenntnisse über soziale Vorurteile und Verhaltensweisen können beispielsweise dazu beitragen, Bias in Sprachmodellen besser zu verstehen. Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit können auch vielschichtige Lösungsansätze entwickelt werden, die über rein technische Ansätze hinausgehen und soziale Auswirkungen von Bias in Sprachmodellen besser berücksichtigen.