Fair-lyを使用してウェブページの社会的バイアスを分析する
Fair-lyは、最新のバイアス検出研究に基づいた高度なAIモデルを利用して、ウェブページの社会的バイアスを分析するために設計されたChrome拡張機能です。コンテンツがバイアスがあるかないかを判断するためのバイナリテキスト分類や、性別や人種のバイアスを含む特定のバイアスタイプを特定するためのマルチラベルアスペクト分類などの機能を提供します。さらに、一般化、不公平、ステレオタイプを強調するために文中の単語にラベルを付けるマルチラベルトークン分類も提供しています。
この拡張機能はオープンソースのFair-lyプロジェクトの一部であり、研究者や開発者のためにバイアス検出ツールをよりアクセスしやすくすることを目指しています。ユーザーはプロジェクトのドキュメントを通じて、モデルに関連する基礎研究論文を探索できます。さらに、コーディングプロジェクトでモデル推論を実装したい人のためにPythonパッケージが利用可能であり、さまざまなアプリケーションにおけるバイアス分析の有用性を高めています。