30.10.2023 — Seminarium "Przetwarzania Języka Naturalnego" — godz. 10:15

Agnieszka Faleńska (Uniwersytet w Stuttgarcie)


Streszczenie (autorskie):

Dla wielu, systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP) stały się codziennością. Ich zastosowania sięgają od automatycznego tłumaczenia dokumentów po asystentów osobistych obsługiwanych głosem. W ostatnich latach, ten rosnący wpływ narzędzi AI na życie ludzi wywołuje znaczące obawy dotyczące możliwych szkód, jakie mogą one wyrządzić.

W tej prezentacji rozpocznę od przedstawienia kilku przykładów takich szkodliwych zachowań i omówię ich potencjalne źródła. Będę argumentować, że problemy związane z uprzedzeniami w modelach NLP powinny być rozwiązywane poprzez rozwijanie naszego zrozumienia ich źródeł językowych. Następnie prezentacja skoncentruje się na trzech powszechnie używanych źródłach danych: Wikipedii, tekstach instruktażowych i forum dyskusyjnym. Poprzez te przykłady pokażę, że niezależnie od perspektywy (czy mówimy o kimś, do kogoś, czy jako ktoś), subtelne uprzedzenia są obecne we wszystkich tych zbiorach danych i mogą przyczynić się do szkodliwych efektów modeli NLP.


© 2021 INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI PAN | Polityka prywatności | Deklaracja dostępności