Maskininlärning är ett sätt att härleda artificiell intelligens genom att upptäcka mönster i befintliga data. Här visar vi att maskininlärning på vanligt mänskligt språk resulterar i människolika semantiska fördomar. Vi kopierade ett spektrum av kända fördomar, mätt genom Implicit Association Test, med hjälp av en allmänt använd, rent statistisk maskininlärning modell utbildad på en standard corpus av text från World Wide Web. Våra resultat visar att textkorporan innehåller återvinningsbara och exakta avtryck av våra historiska fördomar, vare sig de är moraliskt neutrala när det gäller insekter eller blommor, problematiska när det gäller ras eller kön, eller helt enkelt veridiska, vilket återspeglar könsfördelningen i fråga om karriärer eller förnamn. Våra metoder håller löftet om att identifiera och ta itu med källor till partiskhet i kulturen, inklusive teknik.
REF visar att inbäddningar innehåller var och en av de föreningar som vanligen finns i Implicit Association Test.
Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases
{'venue': 'Science', 'journal': 'Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}