Eine übermäßige Betonung von Gender-Bias in der LM-Forschung kann zu einer Vernachlässigung anderer wichtiger Formen von Bias führen. Indem der Fokus hauptsächlich auf Gender-Bias liegt, könnten andere soziodemografische Biasarten wie Rassen-, ethnische oder altersbezogene Bias vernachlässigt werden. Dies könnte zu einer unvollständigen oder unausgewogenen Betrachtung der gesamten Biaslandschaft in LM-Systemen führen. Darüber hinaus könnten übermäßige Bemühungen zur Bekämpfung von Gender-Bias dazu führen, dass andere Arten von Bias unentdeckt bleiben und somit unadressiert bleiben, was letztendlich die Gesamtleistung und Fairness von LM-Systemen beeinträchtigen könnte.