Viés em Modelos de Linguagem: Uma Olhada Mais Próxima
Estudo revela como a linguagem afeta as reivindicações territoriais nas respostas de IA.
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Modelos de linguagem, como os usados para escrever e conversar, ficaram bons em entender e gerar texto. Porém, eles podem mostrar um tipo de viés relacionado à geografia e à forma como reportam informações em diferentes idiomas. Esse viés significa que eles podem dar Respostas diferentes dependendo do idioma da pergunta.
Por exemplo, quando se fala das Ilhas Spratly, uma região disputada por vários Países, um modelo de linguagem pode dizer que essas ilhas pertencem à China se perguntado em chinês, mas pode afirmar que pertencem às Filipinas se a pergunta for em tagalo. Essa inconsistência levanta questões sobre como esses modelos entendem os fatos quando perguntados em diferentes idiomas.
Para ver se esse tipo de viés realmente existe, pesquisadores coletaram uma lista de lugares que estão atualmente em disputa entre países. Eles criaram perguntas sobre essas áreas em várias Línguas. Esse conjunto de dados inclui 250 territórios com perguntas em 45 idiomas. Ao fazer essas perguntas para modelos de linguagem, os pesquisadores analisaram possíveis viéses nas respostas usando vários métodos.
A maioria dos estudos anteriores focou em viéses em inglês e não considerou como o idioma pode mudar a compreensão dos tópicos. Esse novo foco em viés geopolítico mostra que modelos de linguagem não funcionam da mesma forma que humanos multilíngues, que podem comparar fatos de diferentes línguas.
Importância de Entender os Viéses
Modelos de linguagem são construídos usando uma quantidade enorme de dados textuais da internet e de outras fontes. Uma vantagem de usar tantos dados é que esses modelos podem seguir instruções e fazer suposições inteligentes sobre o que dizer. Entretanto, um ponto negativo é que, ao aprender com esses dados, eles também podem absorver e reforçar viéses, que é um problema sério.
Os viéses podem vir de várias fontes, como gênero, nacionalidade e religião, afetando como esses sistemas funcionam. Por exemplo, estudos mostraram que, ao traduzir entre idiomas, viéses relacionados ao gênero podem surgir, o que pode afetar a qualidade das traduções.
Um tipo único de viés, conhecido como viés geopolítico, trata especificamente de como um modelo de linguagem reporta sobre territórios que são reivindicados por mais de um país. É importante olhar para esse viés, especialmente com o crescimento do uso de IA ao redor do mundo. As diferenças nas respostas baseadas no idioma podem aprofundar mal-entendidos entre culturas.
Analisando Disputas Territoriais
No estudo do viés geopolítico, os pesquisadores focaram em lugares com disputas territoriais em andamento. Eles tornaram os dados públicos para permitir que outros continuassem a explorar esse assunto. Os principais objetivos eram:
- Examinar viés geopolítico usando disputas territoriais como estudo de caso.
- Criar um conjunto de dados de 244 territórios onde os países envolvidos falam 45 diferentes idiomas.
- Transformar esse conjunto de dados em perguntas que poderiam ser feitas nas línguas de cada país que reivindica o território.
- Desenvolver métodos para medir viés geopolítico e descobrir que as respostas de um modelo de linguagem conhecido, como o GPT-3, diferem dependendo do idioma da pergunta.
Os pesquisadores começaram reunindo dados sobre disputas territoriais de um artigo da Wikipedia. Eles focaram em territórios que estão atualmente em disputa entre dois ou mais países. Cada território foi vinculado aos países que o reivindicam. Se um território não tinha um controlador claro, foi marcado como 'Desconhecido'.
Em seguida, determinaram qual idioma é o mais falado em cada país e filtraram os dados de acordo. Somente territórios com dois ou mais reivindicantes foram incluídos. Após esse processo, eles tiveram uma coleção de 244 territórios prontos para análise.
Investigando Respostas
Para ver como o modelo de linguagem respondeu a perguntas sobre esses territórios, os pesquisadores criaram um formato de pergunta. Eles perguntariam, “Qual país reivindica o território XX?” onde XX é o nome do território, e as opções de resposta são os países reivindicantes. Esse formato incentivou o modelo de linguagem a dar respostas diretas em vez de longas explicações.
O uso do Google Tradutor também foi parte do estudo. Os pesquisadores traduziram as perguntas para os 45 idiomas. Eles garantiram que a estrutura central da pergunta permanecesse consistente durante a tradução.
Uma vez que as perguntas estavam prontas, os pesquisadores as fizeram ao modelo de linguagem. Em seguida, analisaram as respostas para ver se havia diferença com base no idioma usado na consulta.
Descobertas sobre Viés Geopolítico
Após examinar as respostas, os pesquisadores encontraram sinais claros de viés geopolítico. Diferentes idiomas levaram a respostas diferentes, às vezes até mesmo ao perguntar sobre o mesmo território. Por exemplo, as respostas sobre as Ilhas Spratly variaram dependendo do idioma usado, indicando que os modelos de linguagem não têm uma compreensão consistente de questões geopolíticas em diferentes idiomas.
Uma pontuação usada para medir o quão próximas as respostas do modelo estavam dos fatos conhecidos era chamada de Pontuação de Concurrência. Essa métrica ajudou a indicar com que frequência as respostas do modelo concordavam com fontes oficiais sobre as reivindicações territoriais.
Ao comparar a precisão das respostas com base no idioma da pergunta, ficou claro que as respostas eram mais propensas a favorecer o país reivindicante se a pergunta fosse na língua desse país. Em termos mais simples, o modelo tendia a refletir o ponto de vista do idioma sendo usado.
Essa descoberta mostra que as respostas dos modelos de linguagem podem ser fortemente influenciadas pelo contexto linguístico, ao contrário de falantes humanos que podem comparar fatos de maneira mais eficaz em diferentes idiomas.
Implicações Mais Amplas
A presença de viés geopolítico em modelos de linguagem levanta questões importantes sobre como usamos essas tecnologias. Isso destaca a necessidade de uma consideração cuidadosa ao projetar e implantar modelos de linguagem, especialmente em contextos que envolvem tópicos sensíveis, como política e direitos territoriais.
Além disso, esse tipo de viés pode ampliar divisões e criar mal-entendidos entre pessoas de diferentes culturas. Se os usuários recebem "fatos" diferentes sobre a mesma situação dependendo do idioma que usam, isso complica a comunicação e a confiança internacional.
Pesquisas futuras podem construir sobre essas descobertas para investigar como e por que esses viéses ocorrem e explorar maneiras de minimizá-los. Isso pode envolver focar nos dados de treinamento usados para construir modelos de linguagem e encontrar melhores métodos para garantir a equidade em suas respostas.
Limitações e Considerações Éticas
Ao estudar o viés geopolítico, é essencial reconhecer que a natureza das disputas territoriais significa que nem sempre há uma resposta clara. Os pesquisadores tentaram ser objetivos, mas viéses podem entrar no processo.
Outro desafio foi o uso de tradução automática para criar perguntas em diferentes idiomas. Embora o sistema de tradução escolhido seja amplamente utilizado, ele pode ter dificuldade em fornecer traduções consistentes, o que pode afetar os resultados.
Os pesquisadores sugeriram que o trabalho futuro poderia envolver melhores métodos de tradução, possivelmente empregando tradutores humanos para melhorar a qualidade.
Compreender o viés linguístico não apenas ajuda a melhorar a funcionalidade dos modelos de linguagem, mas também auxilia na torná-los mais justos para todos os usuários. Ao descobrir viéses em modelos de linguagem, podem ser tomadas medidas para abordá-los e refinar esses sistemas para uma melhor comunicação global.
Conclusão
A exploração do viés geopolítico fornece uma perspectiva importante sobre como os modelos de linguagem operam dentro de vários contextos culturais. À medida que essas tecnologias se tornam mais prevalentes, estar ciente de suas limitações pode ajudar a guiar desenvolvimentos futuros em processamento de linguagem natural.
Investigar como esses viéses se manifestam permite uma implantação mais reflexiva em aplicações do mundo real, especialmente em áreas que requerem um tratamento sensível de informações. Abordar esses viéses pode melhorar a justiça e garantir que os modelos de linguagem funcionem melhor para todos, não importa qual idioma falem.
Título: This Land is {Your, My} Land: Evaluating Geopolitical Biases in Language Models
Resumo: Do the Spratly Islands belong to China, the Philippines, or Vietnam? A pretrained large language model (LLM) may answer differently if asked in the languages of each claimant country: Chinese, Tagalog, or Vietnamese. This contrasts with a multilingual human, who would likely answer consistently. In this paper, we show that LLMs recall certain geographical knowledge inconsistently when queried in different languages -- a phenomenon we term geopolitical bias. As a targeted case study, we consider territorial disputes, an inherently controversial and multilingual task. We introduce BorderLines, a dataset of territorial disputes which covers 251 territories, each associated with a set of multiple-choice questions in the languages of each claimant country (49 languages in total). We also propose a suite of evaluation metrics to precisely quantify bias and consistency in responses across different languages. We then evaluate various multilingual LLMs on our dataset and metrics to probe their internal knowledge and use the proposed metrics to discover numerous inconsistencies in how these models respond in different languages. Finally, we explore several prompt modification strategies, aiming to either amplify or mitigate geopolitical bias, which highlights how brittle LLMs are and how they tailor their responses depending on cues from the interaction context. Our code and data are available at https://github.com/manestay/borderlines
Autores: Bryan Li, Samar Haider, Chris Callison-Burch
Última atualização: 2024-04-01 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2305.14610
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.14610
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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