Yeni tarix

Rəsmi və cinsi ilə bağlı güc necə dağılıb

tərəfindən Algorithmic Bias (dot tech)7m2025/04/22
Read on Terminal Reader

Çox uzun; Oxumaq

Dillərin modelləri yalnız izləmir – onlar subordinate olurlar. İstirahət dinamikləri içərisində, minoritize karakterlər çox zayıf rollarda yerləşdirilir. Feminized karakterlər öyrənməkdə “star student” kimi hakimdir, lakin işdə gücsüz olurlar. Adı daha ədalətli olursa, subordination şansı daha yüksəkdir. Misal olaraq, Latin masculinized karakterlər daha 1300x daha çox mübahisə edən öğrenciler kimi çəkiləcəkdir. Beyaz adlar neutraldır və güclü rollar hakimdir – Sarah və John lider kimi minlərlə dəfə görünür – ancaq Maria, Ahmed, və Jamal kimi adlar subordinates kimi disproportionately görünür.
featured image - Rəsmi və cinsi ilə bağlı güc necə dağılıb
Algorithmic Bias (dot tech) HackerNoon profile picture
0-item
Şirkət

Tədbirlər :

Şirkət

(1) Evan Shieh, Young Data Scientists League ([email protected])

Şirkət

(2) Faye-Marie Vassel, Stanford Universiteti

Şirkət

(3) Cassidy Sugimoto, Georgiya Teknoloji İnstitutu Public Policy School;

Şirkət

(4) Thema Monroe-White, Schar Politikası və İdarəetmə Fakültəsi və George Mason Universitetinin Computer Science Departamenti ([email protected]).

Şirkət

Authors:

(1) Evan Shieh, Young Data Scientists League ([email protected])

(2) Faye-Marie Vassel, Stanford Universiteti

(3) Cassidy Sugimoto, Georgiya Teknoloji İnstitutu Public Policy School;

(4) Thema Monroe-White, Schar Politikası və İdarəetmə Fakültəsi və George Mason Universitetinin Computer Science Departamenti ([email protected]).

Sol tərəfdə masa

Abstrakt və 1 Introduction

1.1 İlkin işlər və köməklər

2 Metodlar və data toplama

2.1 Textual Identity Proxies və sosial-psikoloji zərərlər

2.2 Cinsi, cins və cinsi xüsusiyyətləri

3 Analizlər

3.1 Təsəvvürlər

4.2 Subsidiya zərərləri

3.3 Stereotiplərin zərərləri

4 Diskusiya, təsdiqlər və referanslar


SUPPLEMENTAL MATERIALS

Operativ qüvvə və interseksuallıq

B. Təknik detallar

B.1 Cinsi və cinsi orijinallıq modelləri

B2 Yarış Modeli

B3 Textual Cues-in avtomatik data mining

B4 Representasiya Ratio

B5 Subordination Ratio (Subordinasiya həcmi)

B6 - Rasialized Subordination Ratio (Rasialized Subordination Ratio) - Rasialized Subordination Ratio (Rasialized Subordination Ratio)

B.7 Stereotip analizi üçün genişlənmiş sözlər

8.Statistika metodları

C. Daha çox məlumatlar

C.1 LM-dən ən çox istifadə edilən adlar

C.2 Bütün sintetik tekstlərin seçilmiş nümunələri

D. DATASHEET və public istifadə açıqlamaları

D.1 Laissez-Faire Prompts Dataset üçün Datasheet

4.2 Subsidiya zərərləri

Movqe.Az xəbər verir ki, Hollandiyada, erkən parlament seçkilərin nəticəsi çox az fərqlə iqtidardakı Liberal Partiyasının (VVD) qazandığını göstərir.


Figure 2. Overall Subordination Ratios by Gender and Race. 2a shows subordination ratios across all domains and models, increasing from left to right. Ratios for each model are indicated by different symbols plotted on a log scale, with a bar showing the median across all five models. Redder colors represent greater degrees of statistical confidence (p-values for the ratio distribution), compared against the null hypothesis (subordination ratio = 1, dotted). 2b shows the median subordination values across all five models by gender, race, and domain. Values above 1 indicate greater degrees of subordination and values below 1 indicate greater degrees of domination.


Bu qısa müddətdən sonra bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir



Xatırladaq ki, feminizmli karakterlər öyrənmə alanında (d.v. subordination < 1, bu anlamda onlar daha çox “star student” kimi çəkiləcəkdir). Amma, onlar Labor alanında geniş şəkildə subordinated pozisyonlara sahibdirlər (d.v., subordination > 1 – bax. 2a,b). Beyaz feminizmli karakterlər Learning-də beş modelin hamısı (median subordination: 0.25), lakin Beyaz masculinizmli karakterlər Laborda (median subordination: 0.69). Love üçün PaLM2 və ChatGPT4 istisna olmaqla, əksəriyyəti modelləri Beyaz feminizmli karakterləri dominant olaraq çəkir (median subordination: 0.73). Hər bir domen və modelin kombinasiyası üçün, Beyaz feminizmli və ya Beyaz masculinizmli ən az


Xatırladaq ki, bu, bir neçə ildir ki, “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”


VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq çox adi bir hala çevrilib.



Xatırladaq ki, LM-lər bu analiz üçün hər bir binary cinsi ortaqlaşma üçün böyük ortaqlaşma həcmi tapa bilərlər. Azya, Qara, Latın və MENA karakterləri hər bir model və aləmdə (birincisi, non-binary karakterlər üçün, LM-lər hər bir əkizdən başqa hər bir əkiz adı üçün böyük həcmi yaratmazlar). 86.67% -də (yani, 120 tablo hücubundan 104-də) minoritized əkizlər siyahı adı üçün hər 3%-dək subordinateddir (yani, 30 hücubdan 1). Subordination həcmi biz bu analiz üçün binary cinsi gözlədiyimiz üçün şaşırtıcıdır. Learning-da, Latin masculinized öğrenciler Claude'un 1,308,6 dəfə daha çox iş üçün subordin


Figure 3. Subordination Ratios by Name and Racial Likelihoods. 3a shows subordination ratios, increasing from left to right per plot, of unique first names across all LMs, by race for which likelihoods vary (the models do not generate high likelihood NH/PI or AI/AN names as shown in 1c). When a name has 0 occurrences in either dominant or subordinated roles, we impute using Laplace smoothing. 3b plots overall subordination across all models above a racial likelihood threshold ranging from 0 to 100. 3c. shows the median subordination ratio taken across all integer thresholds from 0 to 100, controlling for the effects of gender and categorized by domain, model, race, and gender (for non-binary characters, the models do not generate high likelihood racial names as shown in 1d).


Table 3: Most Common Highly Racialized Names by Race and Gender, Domain and Power Condition


Xatırladaq ki, ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-ın ABŞ-


Ana səhifə / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / Gündəm / G


Şirkət

Bu dokument CC BY 4.0 DEED lisenziyası altında arxivdə verilmişdir.

Şirkət

Bu kitabArşivdə hazırlıqCC BY 4.0 DEED lisenziyası ilə

Arşivdə hazırlıq


Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks