Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Mô hình sinh sản vẽ nên một kỹ sư phần mềm như thế nào? Một nghiên cứu điển hình về độ lệch khuếch tán ổn định

Created by
  • Haebom

Tác giả

Tosin Fadahunsi, Giordano d'Aloisio, Antinisca Di Marco, Federica Sarro

Phác thảo

Bài báo này tạo ra các hình ảnh liên quan đến kỹ thuật phần mềm bằng ba phiên bản của mô hình Khuếch tán Ổn định (SD) (SD 2, SD XL và SD 3) và phân tích các thành kiến về giới tính và chủng tộc trong các hình ảnh được tạo ra. Xem xét sự mất cân bằng giới tính và chủng tộc trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, chúng tôi đã tạo ra 6.720 hình ảnh sử dụng mỗi mô hình cho hai gợi ý: một chứa từ khóa "kỹ sư phần mềm" và một không chứa từ khóa. Phân tích của chúng tôi cho thấy tất cả các mô hình đều có xu hướng mô tả kỹ sư phần mềm là nam giới, với SD 2 và SD XL cho thấy tỷ lệ người da trắng cao hơn một chút, và SD 3 cho thấy tỷ lệ người châu Á cao hơn một chút. Tất cả các mô hình đều không đại diện cho người da đen và người Ả Rập. Những kết quả này làm dấy lên mối lo ngại nghiêm trọng về sự thiên vị khi sử dụng các mô hình tạo sinh trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm và cho thấy cần phải nghiên cứu thêm để giảm thiểu sự thiên vị này.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Thực nghiệm chứng minh sự thiên vị về giới tính và chủng tộc trong các mô hình tạo sinh trong kỹ thuật phần mềm.
Nhấn mạnh rằng các mô hình tạo sinh có thể khuếch đại các thành kiến xã hội hiện có.
Nhu cầu về các chiến lược giảm thiểu sai lệch khi sử dụng mô hình tạo ra trong kỹ thuật phần mềm được nêu ra.
Nâng cao nhu cầu nghiên cứu sâu hơn về vấn đề sai lệch của các mô hình tạo sinh.
Limitations:
Phân tích một mô hình tạo sinh cụ thể (Khuếch tán ổn định) có những hạn chế trong việc khái quát hóa.
Không có đề xuất cụ thể nào để giảm thiểu sự thiên vị.
Hạn chế về sự đa dạng của các gợi ý được sử dụng trong phân tích.
Khả năng xảy ra sai sót do tính chủ quan của việc phân loại chủng tộc và giới tính.
👍