Examinando el sesgo de los modelos de lenguaje en los dialectos del inglés

En los últimos años, ha habido un creciente interés en cómo los modelos de lenguaje, como ChatGPT, responden a distintas formas de inglés. Estos modelos a veces pueden mostrar sesgo al tratar ciertos dialectos, a menudo los considerados "estándar", de manera más favorable que otros. Este estudio examina cómo ChatGPT interactúa con diez dialectos del inglés, incluyendo tanto variedades estándar como varias no estándar, que a menudo son habladas por comunidades más pequeñas o marginadas.

#Antecedentes sobre Variedades del Lenguaje

El inglés se habla en muchas formas alrededor del mundo. Los dos dialectos estándar más reconocidos son el inglés americano estándar (SAE) y el inglés británico estándar (SBE). Aparte de estos, hay varias variedades no estándar ampliamente habladas como el Inglés afroamericano, el inglés indio, el inglés jamaiquino y otros. Cada una de estas variedades tiene características únicas, incluyendo vocabulario, gramática y pronunciación. Desafortunadamente, los hablantes de estas variedades no estándar a menudo enfrentan discriminación basada en sus dialectos.

#Propósito del Estudio

El objetivo principal de este estudio es evaluar qué tan bien responden modelos de lenguaje como ChatGPT a diferentes dialectos. La investigación está diseñada para responder a dos preguntas clave:

1. ¿Cómo difieren las respuestas de ChatGPT según el dialecto de inglés que se use?
2. ¿Estas respuestas perjudican a los hablantes de variedades no estándar al promover Estereotipos o malentendidos?

#Métodos Usados en el Estudio

Para llevar a cabo esta investigación, utilizamos dos versiones del modelo ChatGPT: GPT-3.5 Turbo y GPT-4. Recogimos ejemplos de textos escritos por hablantes nativos de cada dialecto. Luego, los textos fueron introducidos en los modelos y se analizaron las respuestas en cuanto a diferentes características lingüísticas y cualidades.

Los diez dialectos incluidos en este estudio son:

• Inglés americano estándar (SAE)
• Inglés británico estándar (SBE)
• Inglés afroamericano (AAE)
• Inglés indio
• Inglés irlandés
• Inglés jamaiquino
• Inglés keniano
• Inglés nigeriano
• Inglés escocés
• Inglés singapurense

Para cada dialecto, comparamos las respuestas generadas por los modelos para entender qué tan bien retuvieron las características del lenguaje original y si sus respuestas transmitían respeto y comprensión.

#Resultados del Estudio

#Respuestas a Diferentes Dialectos

Los hallazgos muestran que ChatGPT tiende a optar por variedades estándar del inglés al generar respuestas. Retiene muchas características distintivas de SAE y SBE, pero muestra una marcada reducción en las características de las variedades no estándar. Por ejemplo, las respuestas a SAE tuvieron una tasa de retención de características mucho más alta en comparación con los otros dialectos. El estudio encontró que:

• SAE retuvo alrededor del 78% de sus características en las respuestas.
• SBE retuvo alrededor del 72%.
• Las variedades no estándar tuvieron tasas de retención mucho más bajas, con algunas tan bajas como 2-3%.

Curiosamente, la retención de características de dialectos no estándar parecía correlacionarse con el número estimado de hablantes de cada variedad. Cuantos más hablantes tenía un dialecto, más probable era que el modelo retuviera sus características. Esto sugiere que modelos como ChatGPT están entrenados de manera más efectiva en conjuntos de datos que contienen mucha información sobre variedades estándar.

#Evaluación de la Calidad de Respuesta

También encuestamos a hablantes nativos para evaluar la calidad de las respuestas. Los comentarios destacaron varios problemas:

• Las respuestas a las variedades no estándar a menudo se consideraban más despectivas y menos respetuosas.
• Los hablantes nativos encontraron que la comprensión de las entradas era más baja cuando el modelo respondía a variedades no estándar, con un 10% menos de comprensión en comparación con las variedades estándar.
• Muchas respuestas llevaban estereotipos, con un aumento del 16% en la estereotipación en comparación con las variedades estándar.

Cuando se le pidió al modelo que imitará el estilo de los dialectos no estándar, los problemas a menudo empeoraron. Esta imitación redujo aún más la comprensión y aumentó los estereotipos en las respuestas.

#Diferencias Entre GPT-3.5 y GPT-4

El estudio también observó que GPT-4 mostró algunas mejoras sobre GPT-3.5 en términos de comprensión y calidez. Sin embargo, también introdujo un aumento significativo en la estereotipación, lo que indica que, aunque se han hecho mejoras en algunas áreas, pueden venir con nuevos desafíos.

#Implicaciones de los Hallazgos

Los hallazgos de este estudio tienen importantes implicaciones para el desarrollo y uso de modelos de lenguaje. Un sesgo marcado hacia variedades estándar puede reforzar desigualdades existentes y contribuir a la discriminación. Esto puede desincentivar a los hablantes de dialectos no estándar a usar estos modelos de lenguaje, que deberían estar accesibles para todos, independientemente de su forma de inglés hablada.

#Conclusión

Este estudio arroja luz sobre los sesgos presentes en los modelos de lenguaje al interactuar con varios dialectos del inglés. Los resultados sugieren que, aunque ha habido avances en las capacidades de modelos como ChatGPT, siguen existiendo disparidades significativas en cómo sirven a diferentes comunidades lingüísticas. Al reconocer estos sesgos, los desarrollos futuros pueden aspirar a crear una experiencia más inclusiva y equitativa para los usuarios en todo el mundo.

#Direcciones Futuras

Se necesita más investigación para examinar cómo los modelos de lenguaje responden a dialectos en otros idiomas, ya que el problema de la discriminación lingüística no se limita al inglés. Comprender y mitigar el sesgo en los modelos de lenguaje debería ser una prioridad para los desarrolladores para asegurar interacciones justas y respetuosas para todos los usuarios.

#Agradecimientos

Agradecemos a quienes contribuyeron con ideas y comentarios a lo largo de esta investigación. Su aporte ha sido invaluable para dar forma a nuestra comprensión de cómo los modelos de lenguaje pueden servir mejor a comunidades diversas.

#Limitaciones del Estudio

Aunque este estudio ha proporcionado información importante, también tiene sus limitaciones. Los datos recopilados provienen principalmente de lenguaje hablado informal o redes sociales, lo que puede no representar completamente las complejidades de cada dialecto. Además, los comentarios se recopilaron de una plataforma específica, que puede no incluir una muestra representativa de todos los hablantes de las diferentes variedades.

#Llamado a la Acción

A medida que las tecnologías lingüísticas continúan evolucionando, es crucial que las partes interesadas, incluidos investigadores, desarrolladores y usuarios, aboguen por cambios que promuevan la equidad y la inclusividad. Abordar el sesgo y garantizar que todos los dialectos sean tratados con respeto ayudará a fomentar un panorama más equitativo en la tecnología del lenguaje.