arXiv · cs.CL· Harsh Kumar·· 12 天前AI 评分34
翻译中的迷失：为什么更低的偏见分数不代表模型更公平
Lost in Translation: Why Lower Bias Scores Don't Mean Fairer Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Harsh Kumar
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.20479v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
一项 arXiv 研究审计了 10 个开源模型在 8 种语言下的刻板印象偏见，发现全部 70 个模型-语言组合的平均偏见分数都低于英文水平，但低平均分并不等于更公平：同一测试项的英文分数与其翻译后分数的相关性仅 0.23（忠实翻译为 0.27），远低于英文改写间的 0.48。研究还指出三种会悄悄抹除偏见信号的常见流水线错误，并开源了代码。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org