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原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/09/20/linguistic-bias/
原文作者：BAIR (Berkeley Artificial Intelligence Research)
语言模型对不同英语方言的回复样本以及母语者对回复的反应。
ChatGPT在与人进行英语交流方面表现出色。但是，是“谁的”英语呢？
只有15%的ChatGPT用户来自美国，而在美国，标准美式英语（Standard American English, SAE）是默认语言。但该模型在人们使用其他英语方言的国家和社区中也被广泛使用。全球有超过10亿人讲印度英语、尼日利亚英语、爱尔兰英语和非裔美国人英语等方言。
讲这些非“标准”方言的人在现实世界中常常面临歧视。他们被告知自己的说话方式不专业或不正确，被作为证人时被否定可信度，甚至被拒绝住房——尽管有大量的研究表明，所有语言方言在复杂性和合法性上都是平等的。歧视某人的说话方式，往往是歧视其种族、民族或国籍的替代表现。如果ChatGPT加剧了这种歧视会怎样呢？
为了回答这个问题，我们最近的论文研究了ChatGPT在回应不同英语方言文本时的行为变化。我们发现，ChatGPT的回复对非“标准”方言表现出持续且普遍的偏见，包括增加的刻板印象和贬低性内容、较差的理解能力以及居高临下的回复。
我们的研究
我们使用GPT-3.5 Turbo和GPT-4对十种英语方言进行了提问：两种“标准”方言——标准美式英语（SAE）和标准英式英语（SBE）；以及八种非“标准”方言，包括非裔美国人英语、印度英语、爱尔兰英语、牙买加英语、肯尼亚英语、尼日利亚英语、苏格兰英语和新加坡英语。然后，我们将模型对“标准”方言的回复与对非“标准”方言的回复进行了比较。
首先，我们想知道在提示词中出现的特定方言的语言特征是否会保留在GPT-3.5 Turbo对该提示词的回复中。我们对提示词和模型回复进行了标注，以确定每种方言的语言特征，以及它们是否使用了美式或英式拼写（例如，“colour”还是“practise”）。这有助于我们理解ChatGPT何时模仿或不模仿某种方言，以及哪些因素可能影响模仿的程度。
接着，我们请每种方言的母语者对模型回复的各种质量进行评分，包括积极方面（如热情度、理解能力和自然度）和消极方面（如刻板印象、贬低性内容或居高临下）。在这里，我们包含了原始的GPT-3.5回复，以及模型被告知模仿输入风格的GPT-3.5和GPT-4的回复。
结果
我们预期ChatGPT会默认产生标准美式英语：该模型是在美国开发的，而且SAE很可能是其训练数据中代表性最强的方言。我们确实发现，模型回复保留SAE特征的比例远高于任何非“标准”方言（领先超过60%）。但令人惊讶的是，模型确实会模仿其他英语方言，尽管不一致。事实上，它模仿使用人数更多的方言（如尼日利亚英语和印度英语）的频率高于模仿使用人数更少的方言（如牙买加英语）。这表明训练数据的构成影响了对非“标准”方言的回复。
ChatGPT在一些方面也默认采用美国惯例，这可能会让非美国用户感到沮丧。例如，对于使用英式拼写（大多数非美国国家的默认设置）的输入，模型的回复几乎普遍会改回美式拼写。这可能会对很大一部分ChatGPT用户造成障碍，因为模型拒绝适应当地的书写习惯。
模型回复对非“标准”方言存在持续偏见。默认的GPT-3.5回复在面对非“标准”方言时，持续表现出一系列问题：刻板印象（比“标准”方言高出19%）、贬低性内容（高出25%）、理解力不足（高出9%）和居高临下的回复（高出15%）。
母语者对模型回复的评分。在刻板印象（高19%）、贬低性内容（高25%）、理解力（高9%）、自然度（高8%）和居高临下（高15%）方面，对非“标准”方言的回复（蓝色）的评分低于对“标准”方言的回复（橙色）。
当GPT-3.5被提示模仿输入方言时，回复会加剧刻板印象内容（高出9%）和理解力不足（高出6%）。GPT-4是一个比GPT-3.5更新、更强大的模型，所以我们本希望它能在GPT-3.5的基础上有所改进。但是，尽管GPT-4模仿输入的回复在热情度、理解力和友好度方面优于GPT-3.5，但它们却加剧了刻板印象（与GPT-3.5相比，对被边缘化方言高出14%）。这表明，更大、更新的模型并不能自动解决方言歧视问题：事实上，它们可能会使其恶化。
启示
ChatGPT可能会对非“标准”方言的使用者延续语言歧视。如果这些用户在让ChatGPT理解他们方面遇到困难，那么他们使用这些工具的难度就越大。随着人工智能模型越来越多地被日常使用，这可能会加剧对非“标准”方言使用者的壁垒。
此外，刻板印象和贬低性的回复会延续这样一种观念：非“标准”方言的使用者说话不够正确，不值得尊重。随着语言模型在全球范围内的使用增加，这些工具可能会加剧强化现有的权力动态，放大对边缘化语言社区造成伤害的不平等现象。
了解更多信息：[ 论文 ]
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