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新西兰45秒彩开奖网址_重视语言与歧视研究 力避人工智能副作用
热度:3349 时间:2020-01-07 11:13:24
大数据时代,人工智能越来越多地参与社会生活,个中引发的算法歧视不再似科幻般遥远,已然渗透到人类日常生活之中。大数据要求的真正的全样本数据几乎无法获取,现实中存在着大量缺失、重复、失效甚至虚假的数据。语言与歧视研究因而成为解决算法歧视的重要一环。机器遵循客观规则产出歧视的结果,实质上就是大数据对社会现实的镜像反映。又或者,大数据本身就能帮助我们更好地认识到自身的局限和偏见。

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新西兰45秒彩开奖网址,通过各学科的合作,语言与歧视的研究深入到各个社会领域,发现了各种偏见与歧视内容、结构和歧视要素之间的相关关系。预见社会影响,不断调试算法,使人工智能产品真正为社会服务。

在大数据时代,人工智能越来越多地参与社会生活。这种现象引起的算术歧视已经不再像科幻小说那样遥远,并且已经渗透到人类的日常生活中。不同的社会群体被纳入不同的分类标准,从种族、国家、地区、民族、宗教、性别、年龄、收入、教育程度、身高、外貌、性取向、政治立场、消费习惯等。,它可能被算法有意或无意地包围或放弃,导致不公平的待遇。

算法辨别与语言辨别密切相关。

腾讯研究所的曹建峰指出,算法判别的主要来源是数据输入和算法模型本身。大数据所需的真实完整样本数据难以获得,现实中存在大量缺失、重复、无效甚至虚假数据。即使清理后相对干净的数据也带有人类的各种偏见。当机器处理这些数据时,很容易获得甚至扩大这些偏见。目前,算法歧视已经引起了广泛的社会关注。对于以语言为载体的机器处理数据,只有明确理解语言与歧视的关系,以及歧视在语言中的主要表现和传播,才能结合语言学和其他多学科研究和技术手段,尽可能多地检查和消除算法歧视。语言和歧视的研究因此成为解决算法歧视的一个重要部分。

对语言和歧视的研究应该包括两个层面:一个层面是语言歧视,这是一种社会现象,在这种现象中,个人或群体由于使用某种语言和使用这种语言时的某些特征而受到不公平的待遇。典型的例子是,例如,美国和法国投资企业的简历筛选系统可能会向母语为法语的申请者提供更多面试机会;由于国际英语计算机考试系统中缺乏一些民族的英语口音,很难识别这些民族的口语语音资料,而且分数很低。这种语言歧视包括程序员是否过度考虑或忽略了关于语言和使用语言的一些特征的相关数据的收集。主要解决方案是:为可能对个人生活有重大影响的算法制定语言数据收集标准,根据性别、国籍和地区等主要代表性分类,在数据收集和算法设计中考虑不同群体的语言使用和语言使用特点,保留可能缺乏数据的群体比例,并对可能的语言歧视进行算法审查。或者在算法中嵌入内部审查机制,将异常数据提交给人工判断,或者为可疑的歧视受害者提供投诉渠道。如果是,从数据收集、算法和系统方面减少算法歧视的发生。另一个层面是语言中包含的社会偏见和歧视,可以分为两种形式:显性歧视和隐性歧视。

语言中的偏见是一种普遍现象。尽管认知和态度上的偏见不一定导致歧视,但黄佳亮的社会歧视链理论指出,社会歧视是从偏见到制度歧视(个人偏见→社会偏见→行为歧视→制度歧视)的一个持续发展的谱系。因此,研究语言中的偏误和歧视对于防止算法获取语言数据中的偏误和扩大语言数据具有重要作用。

语言学视角下的歧视

西方对社会歧视的研究主要集中在社会学领域。研究内容包括社会群体的区别(如社会阶层、社会认同、内外群体的区别等)。)以及群体歧视和歧视的根源、机制、固化和变化、社会影响和社会治理。微观层面主要体现在对大学毕业生、农民工、残疾人、数字文盲、妇女、艾滋病患者等不同受歧视群体的研究中。

在语言学领域,歧视主要受到社会语言学和语言社会学的关注。其中,社会语言学中的歧视研究在批评话语分析中最为突出(近年来扩展到多模态话语分析)。它主要依靠语义学、语法、语用学、语音学、话语语言学等语言学研究,结合传播学、社会符号学、微观社会学等,跨学科研究意识形态、权力等社会文化因素对话语的影响以及话语建构对社会现实的影响。他对歧视的研究主要基于不同话语类型中性别歧视、种族歧视和文化偏见的话语策略和语言特征。例如,荷兰学者范迪克(van dijk)1984年出版的《话语中的偏见》(Prediction in Discussion),基于自然对话语料库,系统地分析了偏见的结构和社会认知心理过程。1991年出版的《种族主义与报纸》从报纸的标题、主题、整体图式、展示与编辑、引文与信息源、修辞、风格等方面分析了新闻语篇理解与制作的认知过程。并结合相关的政治和文化背景解释了报纸在种族主义再现中的作用。1993年出版的《精英话语与种族歧视》揭示了精英通过各种修辞手段以及话语背后的预设、暗示和暗示,以微妙的方式隐藏在政治、企业、学术、媒体和教育话语中的种族歧视。

不同于社会语言学,语言的社会研究焦点也不同。语言社会学从语言的角度研究社会,并结合多学科的研究方法。其主要研究内容是语言的社会性质和社会影响,如文字革命对社会发展的影响。外国官方话语对国家形象的建构:哈贝马斯发展了普遍语用学理论,并在此基础上建立了交际行为理论,这也可以看作是语言社会学的研究。语言社会学中的歧视研究主要关注歧视性语言对个人、群体和社会秩序的影响及其与社会变革的关系。例如,通过对媒体报道华裔美国人的历时研究,我们发现西方社会对华裔美国人的刻板印象发生了变化。本文通过对多元文化团队参与者问卷数据的分析,揭示了多元文化团队成员的语言使用策略以及这些策略对其身份和团队产出的影响机制。本文运用塞明和菲德勒的语言范畴模型的四层分类(描述性动词、解释性动词、状态动词、形容词),从语言学的角度观察个体在维持内部群体认知方面的一致性策略:高度抽象地描述内部群体成员的积极行为;用具体的表达来描述内部群体成员的消极行为。

相比之下,我国社会学和心理学对歧视的研究较多,而语言学对歧视的研究不够深入。除了语言标记理论对歧视性语言的深入分析外,大多数研究仍然停留在对性别和种族歧视语言特征的表层分析上。在当今社会,对不同社会群体的语言变体以多样性标准进行区分的研究还不够,与其他学科的整合还需要进一步深化。相比之下,社会学由于后工业社会的基本矛盾已经从人与自然的关系转变为人际关系,寻求社会和谐已经成为社会的中心任务,社会学研究也发生了语言学转向。刘少杰认为,它是从人类可以观察到的社会言语行为的角度来研究现实世界和社会生活的方方面面。然而,语言学和社会学都认为语言不仅表达我们的偏见,而且我们说话的方式也是我们构建偏见的方式。因此,语言学在研究和消除歧视方面仍有许多工作要做。

算法歧视的主要来源是社会歧视。

回到机器学习的黑箱,它排除了算法编译器在数据收集、样本应用、结果表示等方面的初始值指导。所有算法实际上都是客观的。机器没有主观情感,只根据数据的分布概率进行选择。机器遵循客观规则产生歧视性结果,这本质上是大数据与社会现实的镜像。为了真正消除算法歧视,我们可能需要等待一个更公平的社会和随之而来的语言革命。然而,在这个理想社会到来之前,在算法继续大规模发展并扩大历史上积累的社会偏见之前,对语言和歧视的研究至少可以帮助我们减少一些可以避免的算法歧视。或者,大数据本身可以帮助我们更好地理解自己的局限性和偏见。托尔加·博卢克基提到,目前单词嵌入技术通过单词向量维度消除了一些计算歧视问题,如性别和种族歧视。然而,显性歧视往往与隐性概念相关联。例如,如果机器发现高流失率与一个人的地址和公司之间的距离有关,它将筛选出居住在郊区的申请人,这将导致地区歧视。

通过各学科的合作,语言与歧视的研究深入到各个社会领域,发现了各种偏见与歧视内容、结构和各种歧视因素之间的相关关系。预见社会影响,不断调试算法,使人工智能产品真正为社会服务。

(本文是国家社会科学基金项目《现代汉语词义的基因结构和形式描述研究》(14byy121)的阶段性成果)

(作者:中南财经政法大学外国语学院)

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