LLM 生成的面试回答中的性别偏见
计算与语言
2024-12-02 v3 人工智能
摘要
LLM 已成为协助个体完成各种文本生成任务（包括求职相关文本）的有前景的工具。然而，越来越多的研究发现 LLM 生成的回答表现出性别偏见。本研究评估了三个 LLM（GPT-3.5、GPT-4 和 Claude），对不同模型、问题类型和职位下的 LLM 生成面试回答进行了多方面审计，并考察了它们与两种性别刻板印象的契合度。我们的研究结果表明，性别偏见是一致的，且与性别刻板印象和职位的主导性密切相关。总体而言，本研究对 LLM 生成面试回答中的性别偏见进行了系统性检验，强调了在相关应用中需采取审慎的方法来缓解此类偏见。
引用
@article{arxiv.2410.20739,
title = {Gender Bias in LLM-generated Interview Responses},
author = {Haein Kong and Yongsu Ahn and Sangyub Lee and Yunho Maeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.20739},
year = {2024}
}
备注
Accepted to NeurlIPS 2024, SoLaR workshop