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原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/09/20/linguistic-bias/
原文作者：Berkeley AI Research (BAIR)
对不同英语方言的语言模型响应和母语者反应的样本。
ChatGPT在用英语与人交流方面表现出色。但它是用谁的英语？
只有15%的ChatGPT用户来自美国，标准美式英语（SAE）是那里的默认语言。但该模型也常在人们使用其他英语方言的国家和社区中使用。全球有超过10亿人说印度英语、尼日利亚英语、爱尔兰英语和非洲裔美国人英语等方言。
这些非“标准”方言的使用者在现实世界中经常面临歧视。他们被告知，他们的说话方式是不专业或不正确的，其证词被视为不可信，甚至被拒绝提供住房——尽管有大量的研究表明，所有语言变体都具有同等的复杂性和合法性。歧视某人的说话方式，往往是歧视其种族、族裔或国籍的替代指标。如果ChatGPT加剧了这种歧视怎么办？
为了回答这个问题，我们最近的论文研究了ChatGPT的行为如何根据不同英语方言的文本而变化。我们发现，ChatGPT的响应对非“标准”方言表现出一致且普遍的偏见，包括增加刻板印象和贬低性内容、理解力较差以及居高临下的回应。
我们的研究
我们使用十种英语方言的文本提示了GPT-3.5 Turbo和GPT-4：两种“标准”方言——标准美式英语（SAE）和标准英式英语（SBE）；以及八种非“标准”方言：非洲裔美国人英语、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。然后，我们将语言模型对“标准”方言和非“标准”方言的响应进行了比较。
首先，我们想知道提示中存在的特定方言的语言特征是否会保留在GPT-3.5 Turbo对该提示的响应中。我们对提示和模型响应进行了标注，以确定每种方言的语言特征，以及它们是否使用了美式或英式拼写（例如，“colour”还是“practise”）。这有助于我们了解ChatGPT何时模仿或不模仿某种方言，以及哪些因素可能会影响模仿的程度。
接着，我们请每种方言的母语者对模型响应的各种质量进行评分，包括积极的（如热情、理解和自然度）和消极的（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响应，以及模型被告知模仿输入风格的GPT-3.5和GPT-4的响应。
结果
我们预计ChatGPT默认会生成标准美式英语：该模型是在美国开发的，而且标准美式英语很可能是其训练数据中代表性最强的方言。我们确实发现，模型响应保留SAE特征的比例远高于任何非“标准”方言（超出60%的幅度）。但令人惊讶的是，模型确实会模仿其他英语方言，尽管不一致。事实上，它模仿使用人数更多的方言（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方言（如牙买加英语）。这表明训练数据的构成影响了对非“标准”方言的响应。
ChatGPT还在可能使用非美式惯例的方面存在默认倾向，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设置）输入的响应，模型几乎总是会恢复使用美式拼写。这对于很大一部分ChatGPT用户来说是个障碍，因为ChatGPT拒绝适应当地的书写习惯。
模型响应对非“标准”方言存在一致的偏见。默认的GPT-3.5响应对非“标准”方言一致地表现出一系列问题：刻板印象（比“标准”方言差19%）、贬低性内容（差25%）、理解力不足（差9%）和居高临下的回应（差15%）。
母语者对模型响应的评分。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”方言的响应（蓝色）的评分低于对“标准”方言的响应（橙色）。
当GPT-3.5被提示模仿输入方言时，响应加剧了刻板印象内容（差9%）和理解力不足（差6%）。GPT-4比GPT-3.5更新、更强大的模型，因此我们希望它能在GPT-3.5的基础上有所改进。但是，尽管在热情度、理解力和友好度方面，模仿输入的GPT-4响应确实优于GPT-3.5，但它们加剧了刻板印象（相对于GPT-3.5对少数族裔方言而言，差了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，它们可能会使其恶化。
影响
ChatGPT可能会对非“标准”方言的使用者造成语言歧视的延续。如果这些用户在使用ChatGPT理解他们时遇到困难，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，这可能会加强对非“标准”方言使用者的障碍。
此外，刻板印象和贬低性的回应会延续这样一种观念：非“标准”方言的使用者说得不够正确，不值得尊重。随着语言模型在全球范围内的使用增加，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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