arXiv cs.CY· Douglas Guilbeault, Bhargav Srinivasa Desikan·· 10 小时前AI 评分45
互联网文化与大型语言模型中的男性抽象偏差
The Male Abstraction Bias in Internet Culture and Large Language Models
AI 导读
研究分析互联网数十亿词与数百万张图像及 4 万个单词、6.7 万个多词表达发现，越抽象的概念越与男性关联，该效应在全球多种语言中均可复现。这一偏差还映射到语法结构：动词和副词更抽象也更偏男性编码，并在人类与 AI 的自由联想任务中同时出现，表明其已被模型内化并算法性再现。
正文 · AI 翻译
摘要：人类认知的两个基础方面——抽象性与性别——通常被作为可分离的维度来研究。在此，我们发现，在涵盖单词（N = 40,000）和多词表达（N = 67,000）的整个概念空间中，二者存在系统性关联：在互联网上数十亿词汇和数百万张图像中——并且跨越众多测量技术——更抽象的概念与男性的关联更强，这一效应在世界各地的语言中均可复现。这一模式不仅跨越概念领域成立，还映射到语法结构上：动词和副词更抽象，也更带有男性编码，这是刻板印象在整个系统中强化男性能动特质的痕迹。此外，这一偏差在自由联想任务中的人类和 AI 回应中均有出现，表明其已被内化并被算法化再现。男性抽象偏差可能是一系列刻板印象的基础，并将它们统一起来，证明性别是概念空间中的一个核心组织维度。
| 主题： | 计算机与社会（cs.CY）；计算与语言（cs.CL）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2611.05730 [cs.CY] |
| （或 arXiv:2611.05730v1 [cs.CY] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.05730 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Bhargav Srinivasa Desikan [查看电子邮件]
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2026年11月3日星期二 23:02:00 UTC（7,701 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org