是的，嵌入可能存在偏差。嵌入是由机器学习模型生成的数据（如词语、图像或用户行为）的数值表示。这些表示是从训练数据中学习而来的，如果数据包含偏差，嵌入也会反映出来。例如，在历史文本上训练的词嵌入可能会由于数据中存在的社会刻板印象，将“医生”（doctor）与“他”（he）更紧密地关联，而将“护士”（nurse）与“她”（she）更紧密地关联。同样，如果训练图像中某些群体被过度代表，图像嵌入也可能编码种族或性别偏差。问题的根源在于嵌入捕获数据中的模式，包括有害模式，并将这些模式传播到应用中。
嵌入偏差的一个关键例子来自自然语言处理（NLP）。诸如 Word2Vec 或 GloVe 等在大型文本语料库上训练的模型，经常编码性别刻板印象。例如，在嵌入空间中，“工程师”（engineer）的向量可能更接近“男人”（man），而不是“女人”（woman），即使这不反映现实。这种偏差会影响简历筛选工具等下游任务，模型可能会在无意中偏袒男性候选人担任技术职位。类似地，在推荐系统中，如果历史数据反映出有偏差的用户行为，从用户交互数据派生的嵌入可能会强化刻板印象，例如只向女性用户推荐育儿产品。这些问题凸显了嵌入中的偏差如何直接影响现实世界系统。
解决嵌入偏差需要刻意努力。一种方法是审计训练数据的代表性差距，例如，确保包含不同的性别、种族或文化背景。去偏算法等技术可以修改嵌入，以减少特定概念（例如，“女人”和“家庭主妇”）之间的关联。另一种策略是使用对抗训练，其中一个辅助模型对编码有偏模式的嵌入模型进行惩罚。然而，没有完美的解决方案：即使在去偏后，残留偏差仍可能存在。开发者应该使用偏差指标（例如，检查意外关联）验证嵌入，并在生产系统中持续监控输出。最终，减轻偏差需要技术修复与对塑造嵌入的数据管道进行批判性评估的结合。