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為什么不能是「她」?AI也要反性別偏見

尋找翻譯法:測試語音識別系統(tǒng)的翻譯準(zhǔn)確度

在后續(xù)實驗中,研究人員創(chuàng)建了三個語音識別系統(tǒng):

End2End語音識別系統(tǒng),它借助c語言和開放源碼來接受Librispeech數(shù)據(jù)集的培訓(xùn),并通過自動將原始英語文本翻譯成目標(biāo)語言,來對語料庫進(jìn)行“反哺式”擴(kuò)充。* Cascade,其與End2End的核心技術(shù)相同,其區(qū)別在于,它從OPUS庫中提取并訓(xùn)練了7000萬對英語-意大利語數(shù)據(jù)和1.2億對英語-法語語言數(shù)據(jù),最后對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),提供大量語料信息。* Cascade+Tag系統(tǒng),又在Cascade的基礎(chǔ)上,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加了許多能夠表明說話者性別的語料標(biāo)簽。

有趣的是,研究人員發(fā)現(xiàn),在“MuST-SHE”上進(jìn)行實驗時,將性別信息輸入Cascade語音識別系統(tǒng),并沒有收到顯著效果。數(shù)據(jù)集中原始引用和“錯誤”引用之間的差異值表明,這三個系統(tǒng)都偏向于男性語言思維模式,似乎女性被放在了弱勢地位。

三類語音識別系統(tǒng)的產(chǎn)出成果衡量示意圖

在語料分類方面,Cascade在區(qū)分第一類翻譯語料時表現(xiàn)最差,因為它無法獲取說話者的性別信息,從而無法翻譯出正確的語句。相比之下,End2End能夠利用音頻特性來準(zhǔn)確地標(biāo)注出說話者的性別,但它在區(qū)分第二類翻譯語料上表現(xiàn)最差,原因可能在于它提取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比較小,不足以讓它推斷出比較清晰的翻譯思路。

研究人員寫下了他們的實驗感想:“如果在系統(tǒng)中輸入'機(jī)器吃什么’這樣的話語,那么AI可能會根據(jù)人類的食譜來列舉出具體的菜單,這就是站在人類的角度,對'吃'這個用詞闡發(fā)思考。它也可能站在機(jī)器的角度,寫出機(jī)器吃汽油之類的答案。但是通過對'吃'這個字的翻譯解釋,我們就能得到這樣的結(jié)論:AI的巨大優(yōu)勢在于,它能夠從輸入的音頻信號中推斷說話者的性別/屬性。這說明它的可塑性其實非常強(qiáng)!

谷歌也在谷歌翻譯軟件中引入了性別區(qū)分翻譯意識,主要目的也是為了解決性別偏見。谷歌研究團(tuán)隊將AI翻譯的性別差異性通過一種被稱為StereoSet的指標(biāo)體現(xiàn)出來,以顯示哪種系統(tǒng)翻譯方式比較可行,那種語料庫比較切合這種翻譯識別方法。希望在不久的將來,性別偏見可以真正從AI市場上被根除殆盡。

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