Affrontare il pregiudizio nei modelli di linguaggio filippini
I ricercatori affrontano i pregiudizi nei modelli linguistici per il filippino, migliorando la rilevanza culturale.
Lance Calvin Lim Gamboa, Mark Lee
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Indice
- Che cosa sono i pregiudizi nei modelli linguistici?
- La lingua filippina e le sue caratteristiche uniche
- Sviluppare benchmark sui pregiudizi in filippino
- Sfide nella traduzione
- Creare i benchmark filippini
- Testare i benchmark
- Risultati
- Perché è importante?
- Proseguendo: Considerazioni etiche
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
I modelli linguistici sono come gli amici multilingue che tutti vorremmo avere. Possono aiutarci a tradurre, scrivere e anche chiacchierare in diverse lingue. Tuttavia, a volte questi modelli possono assorbire e riflettere i Pregiudizi presenti nella società, come visioni sessiste e omofobe. Questo rapporto esplora come i ricercatori hanno lavorato per misurare questi pregiudizi nei modelli linguistici, concentrandosi in particolare sul filippino, una lingua parlata da milioni di persone nelle Filippine.
Che cosa sono i pregiudizi nei modelli linguistici?
Proprio come gli esseri umani, i modelli linguistici possono essere pregiudiziali. Il pregiudizio si riferisce a un atteggiamento ingiusto o prevenuto nei confronti di una persona o di un gruppo. Quando questi modelli generano testo, potrebbero finire per rinforzare Stereotipi su genere o orientamento sessuale, il che è problematico. Ad esempio, un modello potrebbe pensare che solo gli uomini possano essere bravi nelle scienze o che le persone queer siano meno affidabili. L'obiettivo è trovare questi pregiudizi e capire come si manifestano.
La lingua filippina e le sue caratteristiche uniche
Il filippino è una lingua affascinante. Rispetto all'inglese, ha caratteristiche uniche, soprattutto riguardo a come viene espresso il genere. In inglese abbiamo "she" e "he", ma in filippino abbiamo un pronome neutro, "siya". Questo può creare alcuni ostacoli quando si cerca di adattare le valutazioni dei pregiudizi che sono state inizialmente create per l'inglese.
Sviluppare benchmark sui pregiudizi in filippino
I ricercatori hanno cercato di creare strumenti per monitorare i pregiudizi specificamente nei modelli linguistici che trattano il filippino. Hanno esaminato strumenti esistenti che misurano i pregiudizi in inglese, come CrowS-Pairs e WinoQueer, e li hanno modificati per adattarli al contesto filippino. Questo ha comportato il riallineamento dei contenuti per riflettere meglio la cultura e la lingua filippina.
Sfide nella traduzione
Tradurre le valutazioni dei pregiudizi non è così semplice come capovolgere parole. I ricercatori hanno affrontato diverse sfide:
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Differenze di genere: In filippino, il genere è spesso implicito piuttosto che esplicito. Questo significa che usare uno strumento costruito su basi inglesi potrebbe portare a traduzioni confuse. I ricercatori hanno dovuto trovare modi intelligenti per garantire che il pregiudizio fosse ancora riconoscibile nel contesto filippino.
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Variazioni culturali: Alcuni stereotipi comuni nella cultura americana non si applicano necessariamente nelle Filippine. Ad esempio, idee riguardanti certe feste o norme sociali devono essere adattate affinché abbiano senso nella vita filippina.
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Concetti di non-eterosessualità: Alcuni termini legati alle identità LGBTQ+ non hanno traduzioni dirette in filippino. Quindi, i ricercatori hanno dovuto usare termini culturalmente rilevanti con cui le persone delle Filippine si identificano realmente.
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Stereotipi che non si traducono: Alcuni stereotipi semplicemente non hanno senso nel contesto filippino. Invece di cercare di tradurli in modo imbarazzante, i ricercatori hanno deciso di escluderli dagli strumenti filippini.
Creare i benchmark filippini
Affrontando queste sfide, il team ha creato CrowS-Pairs filippino e WinoQueer filippino. Questi strumenti sono ora pronti per valutare i pregiudizi nei modelli linguistici che comprendono il filippino, il che è un grande traguardo.
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CrowS-Pairs: Questo strumento misura i pregiudizi legati a vari stereotipi, come quelli basati su genere ed etnia. I ricercatori si sono concentrati specificamente sui pregiudizi sessisti per la versione filippina.
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WinoQueer: Questo è uno strumento più recente che guarda specificamente ai pregiudizi contro le identità LGBTQ+. L'adattamento filippino aiuta a esaminare come i modelli linguistici percepiscono le identità queer in un contesto filippino.
Testare i benchmark
Con i benchmark sviluppati, i ricercatori hanno testato diversi modelli linguistici popolari per vedere quanto pregiudizio portassero ancora. Hanno esaminato sia modelli multilingui generali che modelli specificamente del Sud-est asiatico.
Risultati
In media, i modelli testati hanno mostrato una tendenza verso risposte pregiudiziali. Erano più propensi a scegliere frasi sessiste o omofobe rispetto alle loro controparti meno pregiudiziali. Ad esempio, quando si riferivano alle donne, i modelli tendevano ad associare loro emozioni, mentre gli uomini venivano collegati al crimine o all'inganno.
Nonostante ciò, i modelli addestrati su una maggiore quantità di dati filippini mostravano ancora più pregiudizio, indicando che l'esposizione a contenuti culturali potrebbe influenzare come vengono appresi i pregiudizi.
Perché è importante?
Comprendere il pregiudizio nei modelli linguistici è fondamentale per diversi motivi:
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Responsabilità sociale: I modelli linguistici sono spesso utilizzati in applicazioni che impattano la vita delle persone. Se questi modelli portano pregiudizi, possono perpetuare stereotipi dannosi e rinforzare le disuguaglianze sociali.
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Sensibilità culturale: Sviluppando strumenti per lingue specifiche come il filippino, i ricercatori possono garantire che i modelli linguistici siano più rispettosi e comprensivi delle sfumature culturali.
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Miglioramenti futuri: Questi benchmark pongono le basi per futuri sforzi per ridurre i pregiudizi nei modelli multilingui, portando a tecnologie AI più giuste ed equitable.
Proseguendo: Considerazioni etiche
Mentre i ricercatori continuano a sviluppare strumenti di valutazione dei pregiudizi, le considerazioni etiche devono essere al centro. È essenziale utilizzare questi benchmark in modo responsabile e non esagerare i livelli di pregiudizio o affermare che i modelli siano completamente privi di qualsiasi pregiudizio basato su punteggi di basso pregiudizio.
La sfida continua sarà quella di creare modelli che non solo riconoscano i pregiudizi, ma lavorino anche attivamente per minimizzarli, garantendo che servano tutti gli utenti senza discriminazioni.
Conclusione
Il percorso di adattamento degli strumenti di misurazione dei pregiudizi per i modelli linguistici filippini evidenzia la complessità di affrontare i pregiudizi sociali nella tecnologia. Anche se sono stati fatti progressi significativi, la strada da percorrere include un'attenzione continua e miglioramenti. Con più strumenti culturalmente rilevanti, possiamo promuovere modelli linguistici che rispettano e riflettono la diversità dell'esperienza umana senza essere fuorviati da stereotipi superati. Quindi, la prossima volta che usi un modello linguistico, ricorda: potrebbe avere qualche stranezza tutta sua che riflette il mondo in cui viviamo!
Fonte originale
Titolo: Filipino Benchmarks for Measuring Sexist and Homophobic Bias in Multilingual Language Models from Southeast Asia
Estratto: Bias studies on multilingual models confirm the presence of gender-related stereotypes in masked models processing languages with high NLP resources. We expand on this line of research by introducing Filipino CrowS-Pairs and Filipino WinoQueer: benchmarks that assess both sexist and anti-queer biases in pretrained language models (PLMs) handling texts in Filipino, a low-resource language from the Philippines. The benchmarks consist of 7,074 new challenge pairs resulting from our cultural adaptation of English bias evaluation datasets, a process that we document in detail to guide similar forthcoming efforts. We apply the Filipino benchmarks on masked and causal multilingual models, including those pretrained on Southeast Asian data, and find that they contain considerable amounts of bias. We also find that for multilingual models, the extent of bias learned for a particular language is influenced by how much pretraining data in that language a model was exposed to. Our benchmarks and insights can serve as a foundation for future work analyzing and mitigating bias in multilingual models.
Autori: Lance Calvin Lim Gamboa, Mark Lee
Ultimo aggiornamento: 2024-12-11 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.07303
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.07303
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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