On the Amplification of Linguistic Bias through Unintentional Self-reinforcement Learning by Generative Language Models — A Perspective

要約

生成言語モデル (GLM) は、さまざまなデジタル アプリケーションで広く使用されているため、私たちの言語環境を大きく形作る可能性があります。
ただし、この広範な採用により、誤って自己強化学習サイクルが引き起こされ、既存の言語バイアスが増幅される可能性があります。
この論文では、生成されたテキストに反映される GLM の初期バイアスが、後続のモデルの学習材料に反映され、それによってこれらのバイアスが強化および増幅される可能性がある、このような現象の可能性を検討します。
さらに、この論文は、GLMの蔓延した性質が将来の世代の言語的および認知的発達にどのような影響を及ぼす可能性があるかを強調しており、彼らはこれらの偏見を無意識のうちに学習し、再現する可能性があります。
この潜在的な自己強化サイクルの影響はモデル自体を超えて広がり、人間の言語や談話に影響を与えます。
言語の多様性と初期 GLM への依存に対する脅威に対して、教育上の利点と将来の GLM 学習の容易さを考慮して、このバイアス増幅の長所と短所が比較検討されます。
この論文は、これらの問題を理解して対処するには厳密な研究の必要性を強調しています。
モデルの透明性の向上、バイアスを意識したトレーニング技術、人間のテキストと GLM が生成したテキストを区別する方法の開発、GLM における公平性とバイアスの評価のための堅牢な手段を提唱しています。
その目的は、人間の言語の豊かさと多様性を維持しながら、これらの強力なテクノロジーを効果的、安全かつ公平に使用できるようにすることです。

要約(オリジナル)

Generative Language Models (GLMs) have the potential to significantly shape our linguistic landscape due to their expansive use in various digital applications. However, this widespread adoption might inadvertently trigger a self-reinforcement learning cycle that can amplify existing linguistic biases. This paper explores the possibility of such a phenomenon, where the initial biases in GLMs, reflected in their generated text, can feed into the learning material of subsequent models, thereby reinforcing and amplifying these biases. Moreover, the paper highlights how the pervasive nature of GLMs might influence the linguistic and cognitive development of future generations, as they may unconsciously learn and reproduce these biases. The implications of this potential self-reinforcement cycle extend beyond the models themselves, impacting human language and discourse. The advantages and disadvantages of this bias amplification are weighed, considering educational benefits and ease of future GLM learning against threats to linguistic diversity and dependence on initial GLMs. This paper underscores the need for rigorous research to understand and address these issues. It advocates for improved model transparency, bias-aware training techniques, development of methods to distinguish between human and GLM-generated text, and robust measures for fairness and bias evaluation in GLMs. The aim is to ensure the effective, safe, and equitable use of these powerful technologies, while preserving the richness and diversity of human language.

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