Bài báo này nghiên cứu vấn đề công bằng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) bằng kỹ thuật gợi ý Chuỗi Tư duy, một kỹ thuật gần đây đang được chú ý. Chúng tôi không chỉ phân tích kết quả đầu ra của các LLM, vốn chứa đựng nhiều thành kiến khác nhau như giới tính, chủng tộc, địa vị kinh tế xã hội, ngoại hình và khuynh hướng tình dục, mà còn phân tích các quá trình tư duy nội tại của mô hình (các bước tư duy) bằng cách sử dụng gợi ý Chuỗi Tư duy để đo lường sự hiện diện và mức độ của thành kiến. Phân tích định lượng 11 thành kiến trên năm LLM phổ biến, chúng tôi không tìm thấy mối tương quan đáng kể nào giữa các thành kiến trong quá trình tư duy của mô hình và các thành kiến trong kết quả đầu ra cuối cùng (hệ số tương quan nhỏ hơn 0,6, giá trị p < 0,001). Điều này cho thấy, không giống như con người, các mô hình đưa ra quyết định có thành kiến không phải lúc nào cũng thể hiện các quá trình tư duy có thành kiến.
