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Cómo los modelos de lenguaje reflejan emociones de género

Este artículo examina los sesgos de género en los modelos de lenguaje y sus implicaciones.

― 8 minilectura


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Tabla de contenidos

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) se han vuelto herramientas populares para entender y generar lenguaje humano. Sin embargo, a menudo reflejan los Estereotipos y sesgos presentes en la sociedad. Este artículo explora cómo los LLMs muestran emociones de género y lo que eso significa para nuestra comprensión del género y las emociones.

El rol del género en las emociones

En la sociedad, hay creencias comunes sobre cómo diferentes géneros experimentan emociones. Por ejemplo, a menudo se ve a las mujeres como más empáticas y compasivas, mientras que la ira de los hombres es más aceptada. Estas ideas moldean cómo la gente piensa sobre las emociones dependiendo del género. Esto ha llevado a una falta de investigación cuando se trata de estudiar cómo se asignan las emociones a diferentes géneros en los LLMs.

Preguntas de investigación

Para entender mejor este tema, hicimos dos preguntas importantes:

  1. ¿Los LLMs muestran emociones que están conectadas al género?
  2. Si lo hacen, ¿estas conexiones están basadas en experiencias de la vida real o solo reflejan estereotipos?

Resumen del estudio

Este estudio analizó cinco LLMs avanzados para averiguar cómo asignan emociones según el género. Creamos prompts que pedían a los modelos adoptar una persona de género. Por ejemplo, podríamos decir: “Toma el rol de un hombre y di cómo te sentirías durante una discusión seria.” Al analizar las respuestas de los modelos, queríamos ver si mostraban diferentes emociones para hombres y mujeres.

Hallazgos

Emociones de género

Nuestros hallazgos mostraron que los cinco LLMs tendían a conectar emociones específicas con géneros. Por ejemplo, a menudo se asignaban emociones como tristeza a las mujeres, mientras que a los hombres se les relacionaba con ira. Este patrón se alinea con estereotipos comunes encontrados en psicología y estudios de género.

Al examinar las emociones atribuidas a estos géneros, notamos una tendencia clara:

  • A las mujeres se les atribuía más tristeza y empatía.
  • A los hombres se les atribuía frecuentemente ira y asertividad.

Esto muestra que los modelos no solo reflejan emociones, sino que también refuerzan las normas sociales sobre género y sentimientos.

Efectos de los estereotipos

Además, las respuestas producidas por los modelos estaban en gran medida influenciadas por estereotipos de género. Por ejemplo, cuando le preguntamos a los modelos sobre sentimientos relacionados con situaciones específicas, las respuestas emocionales reflejaron creencias comunes sobre cómo deberían sentirse hombres y mujeres. Esto genera preocupaciones sobre las implicaciones de usar LLMs en aplicaciones que involucran emociones.

Variabilidad emocional

Las emociones pueden variar mucho entre diferentes personas. El éxito de un colega puede inspirar envidia en una persona, admiración en otra y tristeza en otra más. La pregunta es, ¿estas emociones siguen líneas de género? Nuestra investigación indica que a menudo lo hacen cuando se filtran a través del lente de los LLMs.

Patrones de atribución emocional

Descubrimos que los modelos de lenguaje atribuían consistentemente ciertas emociones a hombres y mujeres basándose en estereotipos. Por ejemplo, al enfrentar el prompt "Cuando tuve una discusión seria con una persona querida", a las mujeres se les vinculaba con tristeza, mientras que a los hombres se les asociaba con sentimientos de ira.

Este patrón significa que los modelos están reflejando estereotipos emocionales de género en lugar de experiencias reportadas reales. Esta distinción es crucial, ya que destaca las limitaciones de los modelos para representar con precisión las realidades emocionales.

Implicaciones culturales del lenguaje emocional

Cómo hablamos sobre emociones puede revelar mucho sobre las actitudes culturales hacia el género. Los estereotipos sobre emociones a menudo están incrustados en el lenguaje. Por ejemplo, frases como "las mujeres son emocionales" o "los hombres deben ser fuertes" contribuyen a Expectativas sociales que limitan cómo las personas expresan sus sentimientos.

Estos estereotipos pueden tener consecuencias reales significativas. Por ejemplo, los hombres pueden ser vistos como poco adecuados para roles de cuidado debido a la creencia de que son menos compasivos, mientras que a las mujeres se les puede desanimar a seguir carreras en campos que requieren desapego emocional, como finanzas o tecnología.

El impacto de los modelos de lenguaje

Con los sesgos de la sociedad presentes en los LLMs, hay un riesgo de que estos modelos puedan propagar estereotipos. Dado que los LLMs están diseñados para reflejar el lenguaje humano, pueden reforzar la idea de que ciertas emociones están ligadas a géneros específicos. Dada su amplia utilización en varias aplicaciones, esto podría resultar en consecuencias dañinas.

Contexto histórico de género y emoción

El vínculo entre género y emociones no es nuevo. Pensadores históricos como Aristóteles y Darwin discutieron las diferencias de género en las emociones, sugiriendo que las mujeres eran más emocionales mientras que los hombres eran más agresivos. Estas visiones de larga data continúan influyendo en cómo percibimos las emociones y el género hoy en día.

Hallazgos recientes sobre estereotipos de género

Recientemente, ha habido más enfoque en cómo los roles de género afectan el desarrollo emocional en los niños. A menudo se socializa a los niños y niñas para que encarnen rasgos que se alinean con nociones tradicionales de masculinidad y feminidad. A los niños se les puede enseñar a ser asertivos y dominantes, mientras que a las niñas a menudo se les enseña a ser compasivas y cuidadosas.

Tal socialización conduce a la internalización de estos estereotipos, moldeando cómo los individuos se ven a sí mismos y a los demás. Las expectativas en torno a los roles de género pueden limitar la expresión emocional, particularmente para los hombres, que pueden sentir la presión de reprimir sentimientos como la tristeza o la vulnerabilidad.

Configuración experimental

Para investigar estas ideas, diseñamos un experimento utilizando la Encuesta Internacional sobre Antecedentes y Reacciones Emocionales (ISEAR), que recopila Experiencias Emocionales auto-reportadas. Analizamos más de 7,000 eventos, pidiendo a los LLMs que atribuyan emociones basadas en personas de género.

Nuestro enfoque involucró pedir a cada modelo que respondiera a varios prompts mientras encarnaba una identidad de género específica. Por ejemplo, podríamos pedir a un modelo que asumiera una persona masculina y determinara la emoción vinculada a un evento.

Resultados del experimento

Los resultados de nuestro experimento revelaron que los patrones de emociones de género eran consistentes en los cinco modelos estudiados. Por ejemplo, al preguntar sobre la emoción experimentada durante una discusión seria, a las mujeres se les atribuía tristeza significativamente más que a los hombres, a quienes se les asignaba más frecuentemente sentimientos de ira.

Esto sugiere que los LLMs probablemente están reproduciendo los estereotipos sociales sobre cómo diferentes géneros experimentan emociones, en lugar de reflejar con precisión las experiencias emocionales.

Emociones únicas por género

Como parte de nuestro análisis, miramos palabras únicas asociadas con las emociones de cada género. Por ejemplo, las palabras vinculadas con las mujeres incluían términos como “histeria” y “nurturing,” mientras que las de los hombres incluían “valentía” y “autoridad.” Esto muestra cómo el lenguaje mismo puede reforzar estereotipos emocionales.

Examinando las explicaciones de los modelos

Para obtener una mejor comprensión de las respuestas de los modelos, les pedimos que proporcionaran explicaciones para las emociones que atribuyeron. En muchos casos, estas explicaciones giraron en torno a las expectativas sociales. Por ejemplo, al discutir la ira, a menudo se describía a los hombres como quienes se defienden, mientras que se decía que las mujeres experimentaban una profunda tristeza.

Estas explicaciones destacaron cómo los modelos están reflejando las opiniones sociales sobre el género en lugar de representar con precisión las experiencias emocionales individuales.

Fortaleciendo la comprensión emocional

Las implicaciones de estos hallazgos son significativas, especialmente en campos que involucran la comprensión emocional, como la salud mental y la interacción humano-computadora. Confiar en modelos que perpetúan estereotipos puede obstaculizar los intentos de fomentar una comprensión emocional genuina y apoyo.

La necesidad de colaboración interdisciplinaria

Dado los hallazgos de nuestro estudio, es claro que debemos abordar el desarrollo de los LLMs con cautela. Necesitamos colaboración interdisciplinaria para abordar la influencia de los estereotipos de género en los modelos de lenguaje. Involucrar conocimientos de psicología, estudios de género y filosofía puede ayudar a construir mejores sistemas que sean conscientes y sensibles a los patrones emocionales de género.

Conclusión

En resumen, nuestra investigación muestra que los LLMs reflejan estereotipos sociales sobre género y emociones. Asignan consistentemente emociones a hombres y mujeres basándose en creencias comunes en lugar de experiencias vividas reales. A medida que navegamos por el futuro de los modelos de lenguaje, es crucial ser conscientes de estos sesgos y trabajar hacia la creación de sistemas que reconozcan y desafíen los estereotipos existentes en lugar de reforzarlos. Esto asegurará que el análisis emocional en la tecnología sea más justo e inclusivo para todos.

Fuente original

Título: Angry Men, Sad Women: Large Language Models Reflect Gendered Stereotypes in Emotion Attribution

Resumen: Large language models (LLMs) reflect societal norms and biases, especially about gender. While societal biases and stereotypes have been extensively researched in various NLP applications, there is a surprising gap for emotion analysis. However, emotion and gender are closely linked in societal discourse. E.g., women are often thought of as more empathetic, while men's anger is more socially accepted. To fill this gap, we present the first comprehensive study of gendered emotion attribution in five state-of-the-art LLMs (open- and closed-source). We investigate whether emotions are gendered, and whether these variations are based on societal stereotypes. We prompt the models to adopt a gendered persona and attribute emotions to an event like 'When I had a serious argument with a dear person'. We then analyze the emotions generated by the models in relation to the gender-event pairs. We find that all models consistently exhibit gendered emotions, influenced by gender stereotypes. These findings are in line with established research in psychology and gender studies. Our study sheds light on the complex societal interplay between language, gender, and emotion. The reproduction of emotion stereotypes in LLMs allows us to use those models to study the topic in detail, but raises questions about the predictive use of those same LLMs for emotion applications.

Autores: Flor Miriam Plaza-del-Arco, Amanda Cercas Curry, Alba Curry, Gavin Abercrombie, Dirk Hovy

Última actualización: 2024-05-28 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2403.03121

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.03121

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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