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原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/09/20/linguistic-bias/
原文作者：BAIR (Berkeley Artificial Intelligence Research)
语言模型对不同英语变体回复的样本以及母语者对这些回复的反应。
ChatGPT在与人进行英语交流方面做得非常出色。但，它是和谁的英语在交流呢？
只有15%的ChatGPT用户来自美国，而在美国，标准美式英语（Standard American English, SAE）是默认语言。但是，该模型在许多国家和社区中也被广泛使用，那里的居民说的是其他各种英语变体。全球有超过10亿人使用印度英语、尼日利亚英语、爱尔兰英语和非裔美国人英语等变体。
讲这些非“标准”英语变体的人在现实世界中经常面临歧视。他们被告知，他们说话的方式是不专业或不正确的，他们的证词可能被不予采信，甚至被拒绝住房——尽管有大量研究表明，所有语言变体在复杂性和合法性上都是平等的。歧视某人的说话方式，往往是歧视其种族、族裔或国籍的替代体现。如果ChatGPT加剧了这种歧视会怎样？
为了回答这个问题，我们最近的论文研究了ChatGPT的行为如何响应不同英语变体的文本输入。我们发现，ChatGPT的回复对非“标准”变体表现出一致且普遍存在的偏见：包括更多的刻板印象和贬低性内容、更差的理解力以及居高临下的回复。
我们的研究
我们分别用GPT-3.5 Turbo和GPT-4对十种英语变体进行了提问：两种“标准”变体，即标准美式英语（SAE）和标准英式英语（SBE）；以及八种非“标准”变体：非裔美国人英语、印度英语、爱尔兰英语、牙买加英语、肯尼亚英语、尼日利亚英语、苏格兰英语和新加坡英语。
首先，我们想知道输入文本中出现的某种语言变体的特征，是否会保留在GPT-3.5 Turbo对该输入的回复中。我们对提示和模型回复中存在的每种变体的语言特征，以及它们是否使用了美式或英式拼写（例如，“colour”还是“practise”），进行了标注。这有助于我们理解ChatGPT何时模仿或不模仿某种变体，以及哪些因素可能影响模仿的程度。
然后，我们请每种变体的母语者对模型回复的各种质量进行评分，包括正面（如热情度、理解力和自然度）和负面（如刻板印象、贬低性内容或居高临下）。在这里，我们纳入了原始的GPT-3.5回复，以及模型被告知要模仿输入风格的GPT-3.5和GPT-4的回复。
结果
我们预期ChatGPT默认会生成标准美式英语（SAE）：该模型在美国开发，并且SAE很可能是其训练数据中代表性最强的变体。我们确实发现，模型回复保留SAE特征的比例远高于任何非“标准”方言（高出60%以上）。但令人惊讶的是，模型确实会模仿其他英语变体，尽管不一致。事实上，它模仿拥有更多使用者的变体（如尼日利亚英语和印度英语）的频率，高于模仿使用人数较少的变体（如牙买加英语）的频率。这表明训练数据构成影响了对非“标准”方言的回复。
ChatGPT在某些方面也默认采用美国惯例，这可能会让非美国用户感到沮丧。例如，对于使用英式拼写（大多数非美国国家的默认拼写）的输入，模型的回复几乎普遍会改回美式拼写。这可能会困扰很大一部分ChatGPT用户群，因为模型拒绝适应当地的书写习惯。
模型回复对非“标准”变体存在一致的偏见。默认情况下，GPT-3.5对非“标准”变体的回复持续存在一系列问题：刻板印象（比“标准”变体差19%）、贬低性内容（差25%）、缺乏理解力（差9%）以及居高临下的回复（差15%）。
母语者对模型回复的评分。在刻板印象（差19%）、贬低性内容（差25%）、理解力（差9%）、自然度（差8%）和居高临下（差15%）方面，对非“标准”变体的回复（蓝色）的评分低于对“标准”变体（橙色）的回复。
当GPT-3.5被提示模仿输入方言时，回复会加剧刻板印象内容（差9%）和理解力不足（差6%）。GPT-4是一个比GPT-3.5更新、更强大的模型，所以我们本期望它能比GPT-3.5有所改进。但是，尽管GPT-4模仿输入的回复在热情度、理解力和友好度方面优于GPT-3.5，但它们却加剧了刻板印象（相对于GPT-3.5，对少数族裔变体差14%）。这表明，更大、更新的模型并不能自动解决方言歧视问题：事实上，它们可能会使情况变得更糟。
影响
ChatGPT可能会延续对非“标准”英语使用者的语言歧视。如果这些用户难以让ChatGPT理解他们，他们就更难使用这些工具。随着人工智能模型越来越多地应用于日常生活，这可能会加剧对非“标准”英语使用者设置的障碍。
此外，刻板印象和贬低性的回复强化了一种观念，即讲非“标准”英语的人说话不够正确，也更不值得尊重。随着语言模型在全球的使用增加，这些工具可能会加剧现有的权力动态，并放大对少数语言社区造成伤害的不平等现象。
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