使用深度学习来产生类似人类的文本的自回归语言模型已变得越来越普遍。这样的模型为智能健康，金融和自动驾驶等领域的流行虚拟助手提供动力。尽管这些大语言模型的参数正在改善，但担心这些模型可能对社会中的所有亚组都没有平等。尽管对跨学科的AI公平性进行了越来越多的讨论，但缺乏系统的指标来评估公平在对话系统中的意义以及如何使不同人群参与评估循环。本文基于审议民主和科学技术研究的理论，提出了一个分析框架，以解开人类对话中的公平意义。使用此框架，我们进行了一项审计研究，以研究GPT-3如何应对有关关键科学和社会主题的不同亚人群的反应：气候变化和黑人生活问题（BLM）运动。我们的语料库包括在性别，种族和种族，教育水平，英语作为第一语言的GPT-3和3290个人之间的超过20,000轮对话，以及对问题的看法。我们发现，在观点和教育少数群体中，对GPT-3的用户经验实质上较差；但是，这两个小组获得了最大的知识增长，改变了聊天后对BLM和气候变化工作的态度改变。我们将这些用户的经验划分为对话差异，发现GPT-3在对教育和舆论少数群体群体做出反应时，与对多数群体的反应相比，它使用了更多的负面表达。我们讨论了我们的发现对集中多样性，公平和包容性的审议对话AI系统的含义。