人工智能编写的推信中的性别偏见
Janice L Farlow1, Marianne Abouyared2, Eleni M Rettig3
1Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
人工智能生成的参考信件 (LOR) 显示出男性相关的语言偏见. 虽然ChatGPT LORs在男性和女性申请人之间没有性别偏见,但其他因素影响了语言,突出了用户意识的必要性.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗保健中的人工智能
- 语言学的语言学.
背景情况:
- 推信 (LOR) 对于研究生居留申请至关重要.
- 人类撰写的LOR通常含有隐含的性别偏见,不利于女性.
- 像ChatGPT这样的人工智能 (AI) 工具越来越多地用于起草专业文档.
研究的目的:
- 调查人工智能产生的LOR是否表现出性别偏见.
- 为了比较人工智能生成的LOR中男性和女性申请人的性别语言.
- 确定影响人工智能产生的LOR性别偏见的因素.
主要方法:
- 进行了一项多中心的观察性研究.
- 对于男性和女性耳鼻喉科住院申请人来说,相同的提示被用于通过ChatGPT生成LOR.
- 一个性别偏见计算器分析了在生成的LOR中男性与女性相关的单词的比例.
主要成果:
- 所有ChatGPT生成的LOR都表现出对男性相关词的偏见.
- 对于男性和女性申请人的LOR之间,没有发现男性偏见词语的显著差异.
- 基于其他变量,如学校和研究活动,观察到显著的性别偏见差异.
结论:
- 人工智能生成的LOR始终使用男性相关的语言.
- 聊天GPT LORs没有显示基于申请人的姓名或代词的性别偏见.
- 用户必须意识到人工智能产生的LOR中的潜在偏见,因为申请者的性别之外的因素可以引入性别语言.
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