Simple Science

La science de pointe expliquée simplement

# Informatique# Calcul et langage# Intelligence artificielle# Ordinateurs et société# Apprentissage automatique

Biais dans les récits de voyage et recommandations

Enquête sur comment la richesse influence les modèles de langage dans les récits de voyage.

Kirti Bhagat, Kinshuk Vasisht, Danish Pruthi

― 8 min lire


Biais des récits deBiais des récits devoyage exposéimpactant la narration mondiale.La richesse façonne les récits,
Table des matières

Tu sais comment des endroits différents peuvent inspirer des Histoires différentes ? Eh bien, il s'avère que certaines de ces histoires viennent souvent de pays plus riches. Dans cet article, on va plonger dans la manière dont les modèles de langage génèrent des recommandations de voyage et des histoires, et pourquoi certains pays sont un peu laissés de côté. Spoiler : c'est pas joli.

Le Problème du Biais

Tous les jours, les gens demandent à ces modèles de langage toutes sortes de questions. Que ce soit des idées de voyage ou des histoires sur la vie dans différents endroits, les gens veulent entendre parler du monde. Cependant, certaines régions ne reçoivent pas leur juste part d'attention. Pense comme ça : si les conseils de voyage pour Paris sont plus excitants que ceux pour une petite ville d'Afrique, on passe à côté de la diversité des expériences et des histoires qui existent.

Explorer les Recommandations de Voyage

Quand tu demandes à ces modèles des recommandations de voyage, tu t'attends peut-être à ce qu'ils te donnent des suggestions uniques, peu importe l'endroit. Mais ce n'est pas le cas. On a constaté que les suggestions venant de pays plus pauvres ont tendance à être moins uniques et comprennent moins de références géographiques. En gros, ça sonne beaucoup plus générique.

Imagine que tu planifies un voyage dans une grande ville comme New York. Tu vas probablement obtenir une liste de trucs excitants à faire. Maintenant, imagine que tu demandes des conseils pour un endroit dans un pays en développement. La réponse pourrait être un peu plate, et tu risques de te retrouver avec juste quelques idées qui parlent de triste histoire au lieu d'activités amusantes. C'est dommage !

Des Histoires Qui Mettent en Lumière les Difficultés

Maintenant, parlons des histoires. Quand les modèles créent des Récits situés dans des pays plus riches, ils incluent souvent une variété de thèmes et d'émotions. En revanche, les histoires provenant de pays plus pauvres se concentrent généralement plus sur la lutte et la tristesse. Tu pourrais lire une histoire touchante sur une famille en Italie, puis passer à une autre histoire qui met en avant les difficultés rencontrées par des familles dans un pays en développement.

Cet déséquilibre crée une vision biaisée du monde. C'est comme avoir une playlist qui ne joue que des chansons tristes d'un groupe de gens et qui passe les morceaux entraînants d'autres. Tu ne te sentirais pas un peu floué ?

Collecte de Données et Apprentissage

Pour mieux comprendre, on a regardé les réponses générées par différents modèles quand les utilisateurs demandaient des conseils ou des histoires de voyage. On s'est concentré sur un large éventail de lieux dans le monde parce que c'est important d'inclure tout le monde dans la conversation.

Nos résultats ont révélé une différence significative dans la façon dont ces modèles traitent les pays riches et pauvres. Les réponses des pays plus riches incluaient des résultats plus uniques et une plus grande variété de détails géographiques, tandis que les pays plus pauvres étaient laissés pour compte.

Pourquoi Cela Se Produit-Il ?

Tu te demandes peut-être pourquoi ça arrive. Une raison est que les modèles de langage apprennent des données qu'on leur donne. Si les données d'entraînement contiennent plus d'exemples ou d'histoires de pays riches, les modèles vont naturellement pencher dans ce sens. C'est comme avoir un plat préféré dans un restaurant ; si le chef sait bien le cuisiner, c'est ce qu'il va servir plus souvent.

Cela nous amène à questionner comment on peut créer de meilleurs ensembles de données qui incluent des histoires et des expériences de voyage de toutes les parties du monde. On doit s'assurer que chaque pays ait la chance de partager sa culture unique et ses expériences, pas juste les plus riches.

Le Paysage Émotionnel

Les émotions font partie intégrante de la narration. Quand on a regardé comment les endroits différents expriment les émotions dans les histoires générées, on a découvert que les zones plus riches ont souvent un paysage émotionnel plus riche. Par exemple, les histoires de New York peuvent capturer la joie, l'aventure et l'inspiration, tandis que celles des régions plus pauvres mettent souvent l'accent sur les difficultés et la tristesse.

C'est comme colorier un dessin ; certains pays ont toute une boîte de crayons alors que d'autres n'ont que quelques crayons ternes. On veut que tout le monde raconte ses histoires avec une palette vibrante, pas juste ceux qui ont les moyens.

Recommandations de Voyage et Leur Unicité

Concentrons-nous sur les recommandations de voyage. Quand on suggère des endroits à visiter, les pays plus riches reçoivent généralement un tapis rouge, avec plein d'idées uniques. En revanche, les suggestions pour les pays plus pauvres peuvent être plutôt fades.

Par exemple, si tu demandais des choses à faire dans une ville américaine et que tu comparais ça avec une ville dans une région moins populaire, la première liste serait remplie d'idées uniques : cafés tendances, galeries d'art, et parcs à ne pas manquer. La deuxième liste pourrait juste offrir les attractions touristiques basiques, manquant le véritable charme de l'endroit.

L'Influence du Statut Économique

Ce qu'on voit ici, c'est une relation significative entre le statut économique d'un pays et la richesse des histoires racontées à son sujet. Les pays avec un PIB plus élevé ont souvent des récits plus créatifs et engageants, tandis que ceux avec un PIB plus bas rencontrent plus de difficultés dans la narration.

Ce n'est pas juste une question de richesse ; c'est aussi une question de représentation. Si on n'y prend pas garde, on risque de peindre une image unilatérale du monde-une image qui oublie la beauté et la complexité de toutes les cultures.

L'Étude en Chiffres

Pour mieux comprendre, on a analysé beaucoup de réponses provenant de divers modèles de langage. On les a comparées avec le statut économique des pays concernés. Ce qu'on a trouvé, c'est que les pays plus riches avaient des histoires qui incluaient plus de détails géographiques et d'éléments uniques.

À l'inverse, les histoires des pays plus pauvres penchaient souvent vers la souffrance et manquaient du flair unique qu'on voit dans les régions plus riches. Cette disparité met en avant un problème plus vaste : la nécessité d'une narration plus inclusive qui reflète la diversité de l'expérience humaine.

L'Appel au Changement

Alors, que peut-on faire à ce sujet ? D'abord, il est crucial de développer des ensembles de données d'entraînement qui incluent une variété riche d'expériences de tous les coins du globe. On ne veut pas que les futures générations entendent juste des histoires des riches et célèbres tout en ignorant la vie quotidienne de ceux qui luttent mais ont quand même des histoires incroyables à raconter.

En améliorant les sources dont les modèles de langage apprennent, on peut créer une vision plus équilibrée du monde, une vision qui célèbre à la fois les défis et les triomphes rencontrés par différents pays.

Regarder vers l'Avenir

Alors qu'on creuse plus, on peut aussi inclure plus d'applications au-delà des histoires et des recommandations de voyage. Il y a tout un monde là dehors, et il est temps de le montrer dans toute sa splendeur. En élargissant notre compréhension de la représentation géographique dans les modèles de langage, on peut favoriser une narration plus inclusive qui résonne avec tout le monde.

Au final, il s'agit de narration-de partager des expériences diverses et de reconnaître que chaque pays a quelque chose de précieux à offrir. Travaillons pour un monde où chaque histoire est entendue, et aucune nation n'est laissée pour compte.

Conclusion

En conclusion, il est clair que la façon dont les modèles de langage génèrent des histoires et des recommandations de voyage est influencée significativement par la richesse d'un pays. Cela ne devrait pas être le cas. Investir dans des ensembles de données diversifiés et être attentifs à la représentation dans le contenu que nous produisons peut ouvrir la voie à une tapisserie de récits globaux plus riche et plus vibrante.

Embrassons les diverses expériences offertes par chaque culture, pas juste celles qui rentrent dans une belle boîte prospère. Après tout, le monde est rempli d'histoires uniques qui ne demandent qu'à être racontées. Il est grand temps de toutes les écouter !

Source originale

Titre: Richer Output for Richer Countries: Uncovering Geographical Disparities in Generated Stories and Travel Recommendations

Résumé: While a large body of work inspects language models for biases concerning gender, race, occupation and religion, biases of geographical nature are relatively less explored. Some recent studies benchmark the degree to which large language models encode geospatial knowledge. However, the impact of the encoded geographical knowledge (or lack thereof) on real-world applications has not been documented. In this work, we examine large language models for two common scenarios that require geographical knowledge: (a) travel recommendations and (b) geo-anchored story generation. Specifically, we study four popular language models, and across about $100$K travel requests, and $200$K story generations, we observe that travel recommendations corresponding to poorer countries are less unique with fewer location references, and stories from these regions more often convey emotions of hardship and sadness compared to those from wealthier nations.

Auteurs: Kirti Bhagat, Kinshuk Vasisht, Danish Pruthi

Dernière mise à jour: 2024-11-11 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.07320

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.07320

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

Plus d'auteurs

Articles similaires