本研究探讨了无监督风格转移和GPT-3技术在文本分类器公平性问题上的应用，分析了预训练语言模型的公平性及其偏见。研究表明，使用人口统计扰动数据可以提高模型的公平性，减少偏见，同时保持性能。此外，提出了多种控制文本生成中偏见的方法，并强调了公平性评估的重要性。