该数据集是一个用于评估文本到图像模型中社会偏见的基准数据集，包含1,024个提示，分为四个语言复杂性级别。所有提示基于256个不同的职业，并涵盖多个社会人口属性。数据集包括四个层次：职业（Level 1）、简单（Level 2）、上下文（Level 3）和改写（Level 4），每个层次设计用于评估偏见表现的不同方面。

github2025-12-22 更新230

AI Fairness: Perceptions of Computer Algorithms vs. Managers' Judgment

AI公平性

算法评估

No description was included in this Dataset collected from the OSF

osf.io2020-08-22 更新90

Gender Balanced Audio Deepfake Dataset

伪造音频检测

AI公平性

Audio Deepfake dataset with balanced gender to mitigate gender bias in AD.

kaggle2024-07-25 更新70

Casual Conversations Dataset

AI公平性

音视频数据集

Casual Conversations Dataset是由Facebook AI创建的一个视频数据集，旨在评估AI模型在不同年龄、性别、肤色和光照条件下的公平性和鲁棒性。该数据集包含来自美国多个州的3,011名不同年龄、性别和肤色的成年人录制的超过45,000个视频，平均每人15个视频。数据集中的年龄和性别标签由参与者自行提供，肤色标签则由训练有素的注释者使用Fitzpatrick肤色类型量表标

arXiv2021-11-04 更新120

Replication Data for: Can Large Language Models (or Humans) Disentangle Text?

文本解缠

AI公平性

Can Large Language Models (or Humans) Disentangle Text? Abstract: We investigate the potential of large language models (LLMs) to disentang

DataCite Commons2025-01-13 更新80