Unveiling Gender Bias in Terms of Profession Across LLMs: Analyzing and Addressing Sociological Implications

Unveiling Gender Bias in Terms of Profession Across LLMs: Analyzing and Addressing Sociological Implications

1. この研究の学術的な背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？

• 答え：自然言語処理の中での性別に基づくバイアスが、社会的な偏見に影響を与えることが問題視されています。本研究の学術的問いは、Large Language Models（LLMs）において、GPT-2とGPT-3.5を比較して、性別バイアスがどのように現れるかを分析することである。

1. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？

• 答え：本研究の目的は、LLMsにおける性別バイアスの分析によって、社会的な認識やバイアスに与える潜在的な影響についてより深く理解することである。学術的独自性は、GPT-2とGPT-3.5の多次元比較によって、性別バイアスが大きな問題であることを明らかにした点にある。

1. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？

• 答え：本研究は、自然言語処理の中での性別に基づくバイアスの問題に取り組んでいる。また、性差が与える影響を明らかにする先行研究が多数存在する。

1. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？

• 答え：本研究では、GPT-2とGPT-3.5のデータとin-depth quantitiative analysisの技術を利用して、性別バイアスがあること、特に語彙や言語使用において現れることがわかりました。また、社会的な認識やマージナライズドコミュニティに与える影響について考察し、データ拡張技術などを利用した性別バイアスの軽減戦略を示しました。

1. 本研究の有効性はどのように検証した？

• 答え：本研究の有効性は、GPT-2とGPT-3.5のデータを利用して性別バイアスがあることを明らかにし、社会へのインパクトについて考察しました。また、性別バイアスを軽減するための具体的な戦略を提案した。