北大教育论坛第319讲 | 社会推进科技发展：语言模型与科学话语中的交叉性偏见 Advancing Science and Technology for Society: Intersectional Biases in Language Models and Scientific Discourse

　　

　　主讲人：Thema Monroe-White

　　（乔治梅森大学)

　　讲座时间：

　　2025年5月27日（星期二），13:00-15:00

　　讲座地点：

　　教育学院209教室

　　主持人：周雪涵

　　（北京大学教育学院助理教授）

　　讲座摘要：

　　社会各领域对算法系统日益依赖，凸显了应对科学与人工智能系统中结构性不平等问题的紧迫性。怀特博士将在本次报告中展示其关于大型语言模型（LLMs）与科学话语中有关种族与性别交叉性偏见的研究成果。她将探讨为何以及如何通过解放性数据实践、赋权式算法设计原则和负责任的创新方式来缓解科学与人工智能决策中的系统性偏见。通过批判性的定量方法，这项研究不仅推动了科学发现的发展，更优先关注边缘群体的需求与福祉。本研究的跨学科方法强调在计算与定量研究中以个体经历与身份为中心的重要性，从而确保科技成果能够公平地惠及全体社会成员。

　　The increasing dependence on algorithmic systems across societal domains has underscored the need to address structural inequities encoded in scientific, and artificial intelligence (AI) systems. Dr. White will present her research on intersectional race and gender biases in large language models (LLMs) and scientific discourse. She will discuss why and how emancipatory data practices, empowering algorithmic design principles, and responsible innovation can help to mitigate systemic biases in scientific- and AI-driven decision-making. By utilizing critical quantitative approaches, her research not only advances scientific discovery; it prioritizes the needs and well-being of marginalized people. Her interdisciplinary approach highlights the value of centering lived experiences and personal identities in computational and quantitative methodologies to ensure the benefits of science and technology are equitably distributed.

　　

　　主讲人简介：

　　Thema Monroe-White是乔治梅森大学沙尔政策与政府学院及计算机科学系的人工智能与创新政策副教授。她的研究兴趣包括人工智能中的偏见缓解、批判性的定量与计算方法，以及创新与创业（I&E）中的种族公平问题。她特别关注通过创新与创业、人工智能教育和解放性数据科学，实现少数群体社会和经济赋权的路径。她曾多次获得美国国家科学基金会（NSF）的资助，以研究STEM生态系统中的种族公平问题，包括一项100万美元的NSF CAREER项目，该项目聚焦于拓展数据科学与人工智能职业通道。她也是“创新包容倡议”（i4）研究团队的主要成员之一。该倡议是一项350万美元的合作计划，旨在为NSF创新核心项目（I-Corps™）建设全国性、多样性与包容性的基础设施。她还获得了科研资金以研究结构性种族主义对科学事业的危害，以及历史上被边缘化群体参与科学工作所带来的益处。Thema Monroe-White教授拥有乔治亚理工学院科学技术与创新政策博士学位、霍华德大学心理学硕士与学士学位。

　　

　　本次讲座得到黄藤教育基金的资助，特此致谢。