NLP模型可以强化其训练数据中存在的偏见，从而产生反映社会刻板印象或偏见的输出。例如，如果训练数据集不成比例地将某些职业与特定性别相关联，则模型可能会产生有偏差的预测或完成。类似地，像Word2Vec这样的词嵌入通过将 “男人” 与 “医生” 以及 “女人” 与 “护士” 相关联而表现出偏见。
偏见强化发生在数据收集和预处理阶段，因为数据集通常反映历史不平等或文化刻板印象。在偏见数据集上训练的模型继承了这些模式，然后可以在现实世界的应用程序中延续歧视，例如招聘系统或预测性警务。
解决偏差需要仔细的数据集管理、嵌入中的去偏差技术和公平感知算法。对模型输出的定期审计和评估对于识别和减轻偏见也至关重要。AI公平性360和可解释性方法 (例如注意力可视化) 等工具可帮助开发人员识别和减少NLP系统中的偏见。