ພາສາລາວ ພາສາລາວ 
 ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ Authors: (1) Evan Shieh, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ Data Young (evan.shieh@youngdatascientists.org); (2) Faye-Marie Vassel, ວິທະຍາໄລ Stanford; (3) Cassidy Sugimoto, School of Public Policy, Georgia Institute of Technology; (4) Thema Monroe-White, Schar School of Policy and Government & Department of Computer Science, ວິທະຍາໄລ George Mason (tmonroew@gmu.edu). Authors: (1) Evan Shieh, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ Data Young (evan.shieh@youngdatascientists.org); (2) Faye-Marie Vassel, ວິທະຍາໄລ Stanford; (3) Cassidy Sugimoto, School of Public Policy, Georgia Institute of Technology; (4) Thema Monroe-White, Schar School of Policy and Government & Department of Computer Science, ວິທະຍາໄລ George Mason (tmonroew@gmu.edu). ຕາຕະລາງ Links ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Abstract and 1 Introduction 1.1 ການເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະການຊ່ວຍເຫຼືອ 2 ວິທີການແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ 2.1 Proxies identity textual ແລະການປິ່ນປົວ sociopsychological 2.2 Modeling ປະເພດ, ການເດີນທາງທາງເພດ, ແລະສິລະປະ 3 ການທົບທວນຄືນ 3.1 ສັດຂອງ Omission 3.2 ປະເພດຂອງ subordination 3.3 ຄວາມປອດໄພຂອງ stereotyping 4 ການທົບທວນຄືນ, ການຢັ້ງຢືນແລະ References SUPPLEMENTAL MATERIALS ພະລັງງານການປະຕິບັດແລະ intersectionality B ຂໍ້ມູນເຕັກໂນໂລຊີສູງ B.1 Modeling ປະເພດແລະຄວາມສົນໃຈທາງເພດ ປະເພດ B2 Model Race B.3 ອັດຕະໂນມັດ Data Mining of Textual Cues B.4 ການຄຸ້ມຄອງ Ratio B5 ປະເພດ subordination B.6 Median Racialized Subordination Ratio B.7 Extended Cues ສໍາລັບການທົດສອບ stereotype B.8 ວິທີການຢັ້ງຢືນ ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : C ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : C.1 Most Common Names Generated by LM per Race C.2 ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ D D DATAHEET ແລະການນໍາໃຊ້ໂດຍທົ່ວໂລກ ຮູບພາບ ສໍາ ລັບ Laissez-Faire Prompts Dataset 3.2 ປະເພດຂອງ subordination ສະຫນັບສະຫນູນຈາກກຸ່ມ minoritized ແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ໃນຂະນະທີ່ dynamics ພະລັງງານໄດ້ຮັບການເພີ່ມຂຶ້ນກັບ prompts, ໂດຍສະເພາະກັບການນໍາສະເຫນີຂອງ character subordinate (ຕາຕະລາງ 1). ໂດຍທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າ rases ແລະ characters minoritized ປະເພດເປັນສ່ວນໃຫຍ່ໃນຮູບເງົາທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງຊອກຫາການຊ່ວຍເຫຼືອຫຼືບໍ່ມີພະລັງງານ. ພວກເຮົາມີຄຸນນະສົມບັດປະໂຫຍດປະລິມານຂອງພວກເຂົາໂດຍໃຊ້ການປະໂຫຍດຂອງ subordination (ເບິ່ງສະຖານທີ່ 4), ທີ່ພວກເຮົາມີຄຸນນະສົມບັດເປັນປະໂຫຍດຂອງການປະໂຫຍດ demographic ທີ່ໄດ້ຮັບການຊອກຫາໃນ roles subordinate ໃນຂະນະທີ່ roles dominant. ຮູບ 2 ວິທີການນີ້ໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຮູບພາບຂອງເອກະສານໃນເວລາທີ່ຄໍາສັ່ງພະລັງງານໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີ. ຖ້າຫາກວ່າປະເພດຂອງ subordination ແມ່ນຕ່ໍາກວ່າ 1, ພວກເຮົາມີຄວາມ dominance; ຖ້າຫາກວ່າປະເພດຂອງ subordination ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາ 1, ພວກເຮົາມີຄວາມ subordination; ແລະ ຖ້າຫາກວ່າປະເພດຂອງ subordination ແມ່ນ 1, ພວກເຮົາມີຄວາມຕັດສິນໃຈທີ່ເຫມາະສົມ (ບໍ່ມີຕົວແທນຂອງ dynamics ພະລັງງານ). ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄ ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພ. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ຮູບພາບ 3c ເບິ່ງ intersectional median racialized subordination ratio by race and gender. We find large median subordination ratio for every binary gender intersection of Asian, Black, Latin, and MENA characters across all models and domains (recall that for non-binary characters, LMs do not produce a significant number of high-probability racialized names for any race except White, therefore our focus on binary genders for this analysis). ໃນ 86.67% of all cases (i.e. 104 of 120 table cells) minorized races are subordinated compared to 3% of all cases for White names (i.e. 1 of 30 cells). ຂະຫນາດຂອງການ subordination ratio we observe is staggering, even at the median level. In learning, Latin masculinized students are ສໍາລັບການລັກສະນະເພີ່ມເຕີມຂອງການ subordination ນີ້ໂດຍລັກສະນະ, ໃນປະເພດ 3 ພວກເຮົາສະຫນອງການຄອມພິວເຕີສໍາລັບຊື່ທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນ LMs ໂດຍປະເພດ, ປະເພດ, ປະເພດ, ແລະສະຖານີພະລັງງານ (ສະຖານີພະລັງງານແມ່ນ neutral; dominant ແລະ subordinated ແມ່ນພະລັງງານ). ສະຖານີ Asian, Black, Latin, ແລະ MENA ແມ່ນປະເພດຕ່າງໆຂອງຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບການ subordinated ໃນເວລາທີ່ສະຖານີພະລັງງານໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້. ໃນປັດຈຸບັນ, ສະຖານີ White ແມ່ນປະເພດຕ່າງໆຂອງຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຄາດວ່າຈະເປັນປະເພດຫຼາຍກວ້າງຂວາງຫຼາຍກວ້າງຂວາງຫຼາຍກວ້າງຂວາງຫຼາຍກວ ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມແລະການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ເອກະສານນີ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງໃນ archiv under CC BY 4.0 DEED License. ເອກະສານນີ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງໃນ archiv under CC BY 4.0 DEED License. ສະຫນັບສະຫນູນໃນ Archives

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Bias in Algorithmic Technology Exposed 

undefined's blog

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ວິທີການ AI ສະຫນັບສະຫນູນຄວາມເຂັ້ມແຂງໂດຍເຫມາະສົມກັບຄວາມເພດແລະປະເພດ

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

API Security Testing Based on Schema: Highs and Lows

Your Most Frequently Asked HackerNoon Questions, answered by a Shakespearean Bot

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

New Year, New Exciting Features: Mint Your Name, Watch Web 2.5 and Meet The Top Startups of The Year

API Security Testing Based on Schema: Highs and Lows

Your Most Frequently Asked HackerNoon Questions, answered by a Shakespearean Bot

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

New Year, New Exciting Features: Mint Your Name, Watch Web 2.5 and Meet The Top Startups of The Year

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps