Symphony-Bias

研究发现多模态大语言模型在音乐器关联中延续性别偏见

一项发表在arXiv上的新研究通过检查多模态大语言模型（LLMs）与音乐器的关联，调查了其中的性别偏见。研究人员开发了Symphony-Bias数据集，该数据集包含22种乐器的文本、视觉和音频模态，并测试了十种不同的LLM。研究结果表明，92%的模型关联与现有的关于性别化乐器的社会科学研究一致，其中竖琴和鼓在所有模态中表现出特别一致的偏见。研究还观察到，性别偏见在音频中最为微弱，在视觉中较强，在文本中最为明显。