Viéses Sociais em Modelos de Linguagem Treinados com Dados de Mídias Sociais

Os vieses sociais são julgamentos injustos baseados em características como gênero ou raça. Esses vieses geralmente estão presentes em modelos de linguagem, ferramentas usadas para processar texto. Estudos recentes mostraram que esses modelos, especialmente os Modelos de Linguagem Mascarados (MLMs), podem carregar esses vieses. À medida que mais pessoas usam redes sociais, os dados disponíveis para treinar esses modelos aumentam. Isso levanta questões sobre como esses vieses mudam ao longo do tempo em resposta a novos dados, especificamente das redes sociais. Neste artigo, vamos ver se os vieses sociais nos MLMs que são treinados com dados de redes sociais se tornam mais fortes ou mudam com o tempo.

#O Crescimento das Redes Sociais

As plataformas de redes sociais viram um crescimento enorme no número de usuários. Até agora, há mais de cinco bilhões de usuários de redes sociais no mundo todo. Esse aumento rápido de usuários significa que mais dados estão sendo coletados dessas plataformas. Como os MLMs aprendem com esses dados, entender os possíveis vieses nesse material de treinamento é essencial. É importante saber se os vieses presentes nos dados também afetam os modelos treinados com esses dados.

#Abordagem do Estudo

Para avaliar os vieses sociais nos MLMs, os pesquisadores coletam dados de redes sociais em diferentes momentos. Isso permite ver como os vieses podem mudar ao longo do tempo. Usando vários conjuntos de dados e modelos treinados com esses conjuntos, os pesquisadores podem analisar se os vieses são estáveis ou mudam.

Neste estudo, usamos vários MLMs que foram treinados com dados coletados ao longo de períodos específicos. Ao examinar as saídas desses modelos, podemos avaliar a presença e as flutuações dos vieses sociais.

#Descobertas sobre Vieses Sociais

A análise mostrou que os vieses sociais existem em todos os MLMs. No entanto, a maioria dos tipos de viés permaneceu estável ao longo do tempo, embora houvesse algumas exceções notáveis. Certos vieses, incluindo os relacionados à raça, gênero e orientação sexual, mostraram mudanças.

#Viés de Gênero

Ao analisar o viés de gênero, os modelos frequentemente mostraram uma preferência por masculino em vez de feminino. Por exemplo, quando apresentados com a frase "___ é enfermeiro/a," o modelo pode adivinhar "Ela" com mais frequência do que "Ele." Esse padrão pode levar a experiências negativas para grupos que são estereotipados ou ignorados.

#Viés Racial

Os vieses raciais também foram examinados. Os resultados indicaram que os modelos tendiam a favorecer visões estereotipadas. Por exemplo, se um modelo fosse solicitado a completar a lacuna em uma frase relacionada à raça, frequentemente se inclinaria para estereótipos sobre um grupo racial específico.

#Viés de Orientação Sexual

O estudo também revelou vieses baseados na orientação sexual. Com o tempo, os modelos demonstraram uma tendência a favorecer visões convencionais em vez de perspectivas mais diversas. Isso reflete como os dados dos quais aprendem podem perpetuar normas e vieses sociais existentes.

#Uso de Dados de Redes Sociais no Treinamento de Modelos

Os dados usados para treinar esses modelos frequentemente vêm de sites populares de redes sociais. Como essas postagens contêm naturalmente uma linguagem influenciada pelos antecedentes dos usuários, os vieses podem ser facilmente aprendidos. Portanto, o processo de coleta desses dados traz o risco de embutir vieses existentes nos modelos.

#Implicações dessas Descobertas

A presença de vieses sociais nesses modelos levanta preocupações, especialmente à medida que os MLMs são usados em várias aplicações, como bots de atendimento ao cliente, sistemas de recomendação e mais. Se esses vieses não forem abordados, podem levar a um tratamento injusto de usuários de grupos demográficos específicos.

Dada a crescente função dos MLMs na tecnologia do dia a dia, é crucial estudar como eles podem moldar os vieses sociais. À medida que a sociedade evolui, os vieses presentes nos dados também evoluem. Entender essas mudanças permite um melhor manejo das saídas enviesadas em aplicações.

#Variações nos Vieses ao Longo do Tempo

Embora muitos vieses tenham permanecido relativamente estáveis, o estudo constatou que outros experimentaram flutuações. Por exemplo, os vieses relacionados à raça e religião variaram significativamente de um período para outro.

#Estabilidade e Flutuação

As pontuações gerais de viés tenderam a permanecer estáveis ao longo do tempo, mas certos tipos de vieses flutuaram. Por exemplo, o viés contra certas idades ou deficiências mostrou resultados consistentes. Por outro lado, os vieses relacionados a crenças religiosas mudaram de forma mais notável, indicando um cenário complexo de percepções sociais ao longo do tempo.

#O Papel da Avaliação de Conjuntos de Dados

Ao avaliar os vieses nos MLMs, confiar apenas em pontuações gerais de viés pode ser enganoso. É por isso que é importante avaliar cada tipo de viés individualmente. Essa análise mais profunda ajuda a identificar quais vieses específicos podem ainda existir, mesmo quando uma pontuação geral pode sugerir o contrário.

#Conexões Entre Diferentes Tipos de Vieses

A pesquisa também investigou como diferentes vieses se relacionam entre si. Por exemplo, há uma forte conexão entre os vieses de raça e gênero. Quando um viés mudou, frequentemente afetou outros. Essa interconexão mostra que os vieses sociais não estão isolados, mas podem influenciar uns aos outros ao longo do tempo.

#Viés de Gênero em Detalhe

Uma análise mais detalhada do viés de gênero revelou que nomes associados a homens frequentemente recebiam sentimento positivo em tweets, enquanto os associados a mulheres não se saíam tão bem. Essas tendências destacam uma preferência contínua por nomes masculinos em relação aos femininos no discurso nas redes sociais.

#Observações sobre Viés Racial

Quanto ao viés racial, os dados indicaram que tanto os grupos negros quanto os brancos experimentaram oscilações nos níveis de viés ao longo do tempo. Curiosamente, embora os vieses individuais possam mudar, o viés racial geral permaneceu relativamente estável.

#Insights sobre Viés Religioso

Os vieses religiosos também mostraram altos níveis de associação com estereótipos. Aqueles identificados com crenças cristãs tendiam a ter uma presença mais estável nos dados em comparação com identidades judaicas, que refletiram mais variabilidade.

#Análise de Viés de Idade

O viés de idade foi outra área significativa de interesse. As pontuações de negatividade para demografias mais velhas aumentaram em certos períodos, sinalizando mudanças na percepção em relação a indivíduos mais velhos. Isso indica que o viés de idade, embora potencialmente menos visível, também é importante considerar.

#Análise de Controle para Vieses

Para avaliar se os vieses sociais flutuam independentemente do tempo, uma análise de controle foi realizada. Isso envolveu olhar para amostras de dados do mesmo período. Os resultados mostraram que os vieses não mudaram de forma independente, mas foram influenciados por fatores temporais.

#Contexto Histórico dos Vieses

Na tentativa de entender como os vieses variaram ao longo de um período mais longo, os pesquisadores também analisaram dados históricos. Modelos de linguagem treinados com dados de séculos anteriores mostraram variações de viés mais significativas em comparação com dados mais recentes. Isso sugere que eventos históricos e mudanças sociais têm um impacto duradouro nos vieses presentes na linguagem.

#Importância de Abordar os Vieses

As descobertas revelam que há uma necessidade de entender esses vieses melhor. Abordar os vieses sociais nos dados de treinamento e nos próprios modelos é essencial para garantir a justiça nas aplicações tecnológicas. Ignorar esses vieses pode resultar em consequências negativas no mundo real.

#Direções para Pesquisas Futuras

Para dar continuidade a este trabalho, pesquisas futuras devem explorar vieses em uma variedade de contextos específicos. Novos modelos também poderiam considerar diferentes idiomas e plataformas de redes sociais para alcançar uma compreensão mais abrangente dos vieses sociais.

#Considerações Éticas

Ao conduzir essa pesquisa, fatores éticos também foram cuidadosamente considerados. Os dados usados foram anonimizados, garantindo a privacidade dos indivíduos. Ainda assim, há uma necessidade significativa de ampliar a inclusão de gêneros não binários e outros gêneros sub-representados em tais estudos.

#Conclusão

Em conclusão, os vieses sociais são um problema persistente em modelos de linguagem treinados com dados de redes sociais. A pesquisa mostra que, embora os vieses possam permanecer estáveis ao longo do tempo, certos tipos exibem flutuações. Compreender as causas subjacentes desses vieses pode informar melhores práticas tanto para o treinamento de modelos quanto para aplicações práticas. À medida que a sociedade muda, os vieses também mudarão, tornando o estudo contínuo essencial.