据外媒报道，在一项新的研究中，纽约大学（NYU）的研究人员发现，包括谷歌的 BERT 和 ALBERT 和 Facebook 的 RoBERTa 在内的流行语言模型加强了种族，性别，社会经济，宗教，年龄，性取向和其他固板偏见。尽管先前的研究已经发现许多相同模型中存在偏差，但是最新的研究表明，这些偏差的范围比最初的想法要广泛。纽约大学的研究人员创建了一个名为「众包刻板印象配对」（CrowS-Pairs）的数据集，以衡量 9 种类型偏见的程度——种族 / 肤色，性别 / 性别认同或表达，性取向，宗教，年龄，国籍，残疾，外表，以及社会经济地位 / 职业——语言模型中都有。