NLP 模型主要通过学习并放大训练数据中存在的模式来强化偏见。这些模型是在来自网络、书籍、社交媒体和其他人类生成内容的大型文本语料库上训练的。由于人类语言反映了社会偏见——例如性别刻板印象、种族偏见或文化假设——模型会内化这些模式。例如，在历史招聘信息上训练的模型可能会将“护士”与女性代词相关联，将“工程师”与男性代词相关联，因为这些关联在数据中具有统计上的普遍性。词嵌入是许多 NLP 系统的核心组成部分，已被证明会编码性别刻板印象等偏见（例如，“man”更接近“programmer”，而“woman”更接近“homemaker”）。即使训练数据没有明显的恶意，语言使用中的微妙偏见也可能导致模型生成或强化有害的刻板印象。
这个问题因模型的 设计和优化方式而变得更加复杂。许多 NLP 系统优先考虑准确性指标（如困惑度或 F1 分数），而没有明确评估公平性或偏见。例如，一个情感分析模型可能会学习将某些方言或姓名与负面情绪联系起来，如果这些模式存在于数据中。一个现实世界的例子是，毒性检测工具将非裔美国英语中的无害陈述标记为冒犯性内容的频率高于标准英语。同样，自动完成功能可能会根据训练数据中的频繁共现来建议带有偏见或冒犯性的完成（例如，将“Muslim”与“terrorist”相关联）。这些问题持续存在，因为模型通常被训练来模仿人类语言，但缺乏批判性过滤，而且开发者可能缺乏在训练期间审计偏见的工具或激励。
解决偏见需要在多个阶段付出有意的努力。数据预处理可以帮助减少有偏见的关联——例如，通过平衡训练数据中代表性不足的群体，或使用反事实数据增强等技术（例如，交换性别代词以创建平衡的示例）。可以调整模型架构以包含公平性约束，后处理方法也可以过滤掉有偏见的输出。然而，没有完美的解决方案。例如，Google 的 BERT 最初在指代消解方面存在性别偏见问题（例如，假设“护士”指的是“她”），这需要进行有针对性的再训练。开发者还必须使用针对偏见的特定指标（例如，检查模型在不同人口群体中的性能差异）进行持续评估，并让不同的利益相关者参与测试。最终，缓解 NLP 中的偏见不是一次性解决的问题，而是一个持续的过程，需要透明度、问责制以及对道德设计实践的承诺。