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Come i modelli di linguaggio riflettono le emozioni di genere

Questo articolo analizza i pregiudizi di genere nei modelli linguistici e le loro implicazioni.

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I modelli di linguaggio grande (LLM) sono diventati strumenti popolari per capire e generare il linguaggio umano. Tuttavia, spesso riflettono gli Stereotipi e i pregiudizi presenti nella società. Questo articolo esplora come gli LLM mostrano emozioni di genere e cosa significa per la nostra comprensione di genere ed emozioni.

Il Ruolo del Genere nelle Emozioni

Nella società, ci sono credenze comuni su come i diversi generi vivano le emozioni. Per esempio, le donne vengono spesso viste come più empatiche e nurturing, mentre la rabbia degli uomini è più accettata. Queste idee influenzano come la gente pensa alle emozioni in base al genere. Questo ha portato a una lacuna nella ricerca riguardo a come le emozioni siano assegnate a diversi generi negli LLM.

Domande di Ricerca

Per capire meglio questo problema, ci siamo posti due domande importanti:

  1. Gli LLM mostrano emozioni collegate al genere?
  2. Se sì, queste connessioni si basano su esperienze reali o riflettono solo stereotipi?

Panoramica dello Studio

Questo studio ha analizzato cinque LLM avanzati per scoprire come assegnano emozioni in base al genere. Abbiamo creato spunti che chiedevano ai modelli di adottare una persona di genere. Ad esempio, potremmo dire: "Prendi il ruolo di un uomo e dì come ti sentiresti durante una seria discussione." Analizzando le risposte dei modelli, volevamo vedere se mostrassero emozioni diverse per uomini e donne.

Risultati

Emozioni di Genere

I nostri risultati hanno mostrato che tutti e cinque gli LLM tendevano a collegare specifiche emozioni con i generi. Per esempio, alle donne venivano spesso assegnate emozioni come la tristezza, mentre agli uomini veniva associata la rabbia. Questo modello si allinea con gli stereotipi comuni trovati nella psicologia e negli studi di genere.

Esaminando le emozioni attribuite a questi generi, abbiamo notato una chiara tendenza:

  • Alle donne venivano attribuite maggiormente tristezza ed empatia.
  • Agli uomini venivano frequentemente attribuite rabbia e assertività.

Questo dimostra che i modelli non riflettono solo emozioni, ma rinforzano anche le norme sociali riguardanti genere e sentimenti.

Effetti degli Stereotipi

Inoltre, le risposte fornite dai modelli erano largamente influenzate dai pregiudizi di genere. Per esempio, quando abbiamo chiesto ai modelli delle emozioni relative a situazioni specifiche, le risposte emotive riflettevano credenze comuni su come uomini e donne dovrebbero sentirsi. Questo solleva preoccupazioni riguardo le implicazioni dell'uso degli LLM in applicazioni che coinvolgono emozioni.

Variabilità Emotiva

Le emozioni possono variare molto tra le persone. Il successo di un collega potrebbe ispirare invidia in una persona, ammirazione in un'altra e tristezza in qualcun altro. La domanda è: queste emozioni seguono linee di genere? La nostra ricerca indica che spesso lo fanno quando filtrate attraverso l'obiettivo degli LLM.

Modelli di Attribuzione Emotiva

Abbiamo scoperto che i modelli di linguaggio attribuivano costantemente certe emozioni a uomini e donne basandosi su stereotipi. Per esempio, quando ci confrontavamo con lo spunto "Quando ho avuto una seria discussione con una persona cara," le donne venivano frequentemente collegate alla tristezza, mentre gli uomini venivano spesso associati a sentimenti di rabbia.

Questo modello significa che i modelli riflettono stereotipi emotivi di genere piuttosto che esperienze riportate reali. Questa distinzione è cruciale, poiché evidenzia i limiti dei modelli nel ritrarre accuratamente le realtà emotive.

Implicazioni Culturali del Linguaggio Emotivo

Come parliamo di emozioni può rivelare molto sugli atteggiamenti culturali verso il genere. Gli stereotipi riguardanti le emozioni sono spesso radicati nel linguaggio. Ad esempio, frasi come "le donne sono emotive" o "gli uomini devono essere forti" contribuiscono alle Aspettative sociali che limitano come gli individui esprimono i sentimenti.

Questi stereotipi possono avere conseguenze significative nel mondo reale. Ad esempio, gli uomini possono essere visti come inadatti a ruoli di caregiving a causa della convinzione che siano meno nurturing, mentre le donne potrebbero essere scoraggiate dal perseguire carriere in campi che richiedono distacco emotivo, come la finanza o la tecnologia.

L'Impatto dei Modelli Linguistici

Con i pregiudizi della società presenti negli LLM, c'è il rischio che questi modelli possano propagare stereotipi. Poiché gli LLM sono progettati per rispecchiare il linguaggio umano, potrebbero rinforzare l'idea che certe emozioni siano legate a generi specifici. Dato il loro ampio uso in varie applicazioni, questo potrebbe portare a conseguenze dannose.

Contesto Storico di Genere ed Emozione

Il legame tra genere ed emozioni non è una novità. Pensatori storici come Aristotele e Darwin hanno discusso le differenze di genere nelle emozioni, suggerendo che le donne fossero più emotive mentre gli uomini erano più aggressivi. Queste visioni di lunga data continuano a influenzare il nostro modo di percepire emozioni e genere oggi.

Risultati Recenti sugli Stereotipi di Genere

Recentemente, c'è stata maggiore attenzione a come i ruoli di genere influenzano lo sviluppo emotivo nei bambini. I giovani ragazzi e ragazze vengono spesso socializzati per incarnare tratti che si allineano con le nozioni tradizionali di mascolinità e femminilità. I ragazzi possono essere insegnati a essere assertivi e dominanti, mentre le ragazze spesso imparano a essere nurturing e premurose.

Tale socializzazione porta all'interiorizzazione di questi stereotipi, plasmando come gli individui vedono se stessi e gli altri. Le aspettative riguardanti i ruoli di genere possono limitare l'espressione emotiva, in particolare per gli uomini, che potrebbero sentirsi sotto pressione per reprimere sentimenti come la tristezza o la vulnerabilità.

Impostazione Sperimentale

Per indagare queste idee, abbiamo progettato un esperimento utilizzando l'International Survey on Emotion Antecedents and Reactions (ISEAR), che raccoglie Esperienze Emotive auto-riportate. Abbiamo analizzato oltre 7.000 eventi, chiedendo agli LLM di attribuire emozioni in base a persone di genere.

Il nostro approccio prevedeva di chiedere a ciascun modello di rispondere a vari spunti mentre incarnavano un'identità di genere specifica. Ad esempio, potremmo chiedere a un modello di adottare una persona maschile e determinare l'emozione collegata a un evento.

Risultati dell'Esperimento

I risultati del nostro esperimento hanno rivelato che i modelli di emozioni di genere erano coerenti tra i cinque modelli studiati. Per esempio, quando abbiamo chiesto riguardo l'emozione provata durante una seria discussione, alle donne veniva attribuita la tristezza significativamente più spesso rispetto agli uomini, a cui venivano più spesso assegnati sentimenti di rabbia.

Questo suggerisce che gli LLM stiano probabilmente riproducendo stereotipi sociali riguardo a come i diversi generi vivono le emozioni, piuttosto che riflettere con precisione le esperienze emotive.

Emozioni Uniche per Genere

Come parte della nostra analisi, abbiamo guardato le parole uniche associate alle emozioni di ciascun genere. Per esempio, le parole collegate alle donne includevano termini come "isteria" e "nurturing," mentre quelle collegate agli uomini includevano "coraggio" e "autorità." Questo mostra come il linguaggio stesso possa rinforzare gli stereotipi emotivi.

Esaminare le Spiegazioni dei Modelli

Per ottenere una comprensione più profonda delle risposte dei modelli, abbiamo chiesto loro di fornire spiegazioni per le emozioni che hanno attribuito. In molti casi, queste spiegazioni ruotavano attorno alle aspettative sociali. Per esempio, quando si parlava di rabbia, gli uomini venivano spesso descritti come difensori, mentre le donne venivano dette provare una profonda tristezza.

Queste spiegazioni hanno messo in evidenza come i modelli stiano rispecchiando le opinioni sociali di genere piuttosto che rappresentare accuratamente le esperienze emotive individuali.

Rafforzare la Comprensione Emotiva

Le implicazioni di questi risultati sono significative, specialmente nei campi che coinvolgono la comprensione emotiva, come la salute mentale e l'interazione uomo-computer. Fare affidamento su modelli che perpetuano stereotipi potrebbe ostacolare i tentativi di promuovere una genuina comprensione e supporto emotivo.

La Necessità di Collaborazione Interdisciplinare

Dati i risultati del nostro studio, è chiaro che dobbiamo approcciare lo sviluppo degli LLM con cautela. Abbiamo bisogno di collaborazione interdisciplinare per affrontare l'influenza degli stereotipi di genere nei modelli di linguaggio. Coinvolgere intuizioni dalla psicologia, dagli studi di genere e dalla filosofia può aiutare a costruire sistemi migliori che siano consapevoli e sensibili ai modelli emotivi di genere.

Conclusione

In sintesi, la nostra ricerca mostra che gli LLM riflettono stereotipi sociali riguardo al genere e alle emozioni. Assegnano costantemente emozioni a uomini e donne basandosi su credenze comuni piuttosto che su esperienze vissute reali. Mentre ci muoviamo verso il futuro dei modelli di linguaggio, è cruciale essere consapevoli di questi pregiudizi e lavorare per creare sistemi che riconoscano e sfidino gli stereotipi esistenti piuttosto che rinforzarli. Questo garantirà che l'analisi emotiva nella tecnologia sia più equa e inclusiva per tutti.

Fonte originale

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

Estratto: 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.

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

Ultimo aggiornamento: 2024-05-28 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.03121

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

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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