أظهرت أنظمة الكشف عن اللغة المسيئة الحالية التحيز غير المقصود تجاه ميزات حساسة مثل الجنسية أو الجنس. هذه قضية حاسمة، والتي قد تؤذي الأقليات والجماعات الممثلة تمثيلا ناقصا إذا تم دمج هذه الأنظمة في تطبيقات العالم الحقيقي. في هذه الورقة، نقوم بإنشاء اختبارات مخصصة من خلال أداة قائمة المراجعة (Ribeiro et al.، 2020) للكشف عن التحيزات داخل مصنفات اللغة المسيئة للغة الإنجليزية. نقارن سلوك نماذج استنادتين في بيرت، واحد مدرب على مجموعة بيانات الكلام الكراهية العامة والآخر في مجموعة بيانات للكشف عن الحرج. يوضح تقييمنا أنه على الرغم من أن المصنفات القائمة على بيرت تحقق مستويات عالية الدقة على مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، فإنها تؤدي بشكل سيء للغاية فيما يتعلق بالإنصاف والتحيز، لا سيما بشأن العينات التي تنطوي على الصور النمطية الضمنية، وتعبيرات عن الكراهية نحو الأقليات والسمات المحمية كما العرق أو الميل الجنسي. نطلق سراح كل من أجهزة الكمبيوتر المحمولة المنفذة لتوسيع اختبارات الإنصاف ومجموعات البيانات الاصطناعية التي يمكن استخدامها لتقييم تنظيم الأنظمة بشكل مستقل عن قائمة المراجعة.