arXiv · Human-Computer Interaction· Douglas Guilbeault, Bhargav Srinivasa Desikan
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互联网文化与大型语言模型中的男性抽象偏差
The Male Abstraction Bias in Internet Culture and Large Language Models
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AI 导读
在40,000个单词和67,000个多词表达中，越抽象的概念越与男性关联，人类与AI自由联想均再现该偏差。
摘要 · AI 翻译
人类认知的两个基础方面——抽象性与性别——通常被作为可分离的维度来考察。在本研究中，我们发现二者在整个概念空间（涵盖单词表达 N = 40,000 与多词表达 N = 67,000）中系统性地相互关联：在互联网上数十亿词次与数百万张图像中——并跨越多种测量技术——更抽象的概念与男性的关联更强，这一效应在世界各地的语言中均可重复。该模式不仅跨越概念领域成立，还映射到语法结构上：动词和副词更抽象、也更被编码为男性化，这是刻板印象在全系统层面强化男性能动特质的痕迹。此外，这一偏差在自由联想任务中的人类与 AI 反应中均有出现，表明其已被内化并被算法化再现。男性抽象偏差可能构成一系列刻板印象的基础并将之统一，证明性别是概念空间中的一个核心组织维度。
中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。
来源：arXiv · Human-Computer Interaction · arxiv.org