本文讨论了自然语言处理中语言歧视和对非标准语言特征的忽略可能导致偏见结果的问题，并介绍了引入人机交互模式以更好地理解非标准语言使用者和强调方言语言包容性的必要性，以便减少身份剥夺感情况下，AAE 本土使用者与 NLP 系统的广泛互动。

Jun, 2022

定量分析比较人类写作的英文新闻与基于 4 个 LLMa 家族的大型语言模型 (LLM) 输出的差异，结果显示了人类文本与 AI 生成文本在多个可测量的语言维度上的差异，包括形态、句法、心理测量和社会语言方面，并揭示了 LLM 生成文本中存在更多的数字、符号和助动词，以及更多的代词，人类文本中存在的性别偏见也被 LLMs 表达出来。

Aug, 2023

本研究通过基于心理学方法的创新偏见测量方式，发现大型语言模型存在潜在的内隐偏见，并探讨了其在性别和种族领域的倾向性，并提出了对 AI 伦理的重要启示，强调对高级 AI 系统中偏见的持续评估和缓解的必要性。

Jul, 2024

这项研究通过从 GLOBE 项目获取的价值问题激发 ChatGPT（OpenAI）和 Bard（Google）来探讨了大型语言模型的文化自我认知，结果显示它们与英语国家和经济竞争力强的国家的价值观最为相似。认识到大型语言模型的文化偏见并理解它们的工作方式对社会中的所有人都非常重要，因为我们不希望人工智能的黑盒子延续偏见，使人类在无意中创造和训练更加带有偏见的算法。

Dec, 2023

近期，在自然语言处理方面的最新进展中，大型语言模型（LLM）得到了广泛应用，它们在上下文学习下表现出良好性能，甚至适用于未知的任务和语言。然而，它们在非洲语言上的性能尚不清楚。我们研究了三种广泛使用的大型语言模型（mT0，LLaMa 2 和 GPT-4）在 30 种非洲语言上的五个任务（新闻主题分类，情感分类，机器翻译，问答和命名实体识别）的表现。结果显示，所有的大型语言模型在非洲语言上的表现都低于水平，与英语等高资源语言相比，性能差距较大。我们发现，GPT-4 在分类任务上表现平均或令人印象深刻，但在机器翻译等生成任务上表现非常糟糕。令人惊讶的是，我们发现 mT0 在非洲语言上的跨语言问答表现最佳，超过了最先进的有监督模型（即，微调的 mT5）和 GPT-4 的表现。总体而言，由于 LLaMa 2 具有有限的多语言能力和以英语为中心的预训练语料库，因此其表现最差。总的来说，我们的研究结果呼吁确保非洲语言在大型语言模型中得到很好的代表，因为这些模型越来越受欢迎。

Nov, 2023

调查了七种代表性大型语言模型生成的 AI 生成内容的性别和种族偏见，研究发现每个语言模型生成的内容存在明显的性别和种族偏见，其中 ChatGPT 生成的内容偏见最低且能够拒绝产生带有偏见的内容。

Sep, 2023

EthioLLM introduces multilingual large language models for five Ethiopian languages and English, along with a new benchmark dataset for downstream NLP tasks, evaluating their performance and making them available through an open-source repository.

Mar, 2024

通过使用模板生成的数据集，本文研究了 LLMs 在年龄和美貌等维度上的偏见，以及 LLMs 对特定社会群体的情感偏向。同时，我们报告了多个先进的 LLMs 找到的相关性，这个数据集可以用来评估更广泛的偏见，并且模板技术可用于在最小的人工注释下扩展该基准。

Sep, 2023

通过建立新的数据集并使用九个大语言模型，本研究研究了人工撰写文章和机器生成文章之间的性质变化以及政治偏见的检测，结果显示基准模型和经过调整的模型之间存在显著差异，并且大语言模型在分类器角色中也显示出政治偏见，为进一步研究大语言模型政治偏见及其影响提供了一个基础。

Jun, 2024

在线社交网络中，使用非洲裔美国英语表达可能导致对话者被认为更加有害，即使在几乎相同的主题下讲话。

Jan, 2024