人工智能和语言的契合：文化的交汇
研究人员深入探讨语言和计算系统的复杂性时，他们通过关注嵌入在这些技术中的文化影响的透镜来观察。2022年，一支专注的团队着手探索语言模型和潜在文化价值之间错综复杂的关联，具体地审视了OpenAI的GPT系列中第三部作品GPT-3，这也是ChatGPT的基础。他们的分析聚焦于该模型与主要出现在美国的文化价值观的契合，这与世界价值观调查的观察结果相一致——该调查是一项全面的研究倡议，调查人们的信念以及这些信念在九十个国家的政治和社会意义。
智能概念的演变
谈论人工智能时，往往会用到幽灵和鬼魂在我们的机器中游荡的比喻，以及有关它们的讨论。近年来与人工智能辩论紧密相关的GPT系列，是数十年计算语言学研究的成果，并以模仿人类文本生成而闻名。自Google Brain研究人员于2017年发表《注意力就是你所需要的》后，这些模型变得广为人知，而OpenAI随后推广了类似ChatGPT的系统。
通向今日生成网络的历史发展路线是一个由理念、突破、错觉、研究中的繁荣与衰退、概念幻影以及曾被认为是科幻小说专属领域的成就构成的叙事。
从艾伦·图灵的探究到神经网络
艾伦·图灵在1950年对机器是否具有思考能力的思考奠定了著名的图灵测试基础。然而，人工神经网络的基础实际上可以追溯到几十年前，40年代的研究认为，神经元之间的连接强度会随着互动增加而增强——这一原则解释了为什么重复的成功会巩固与特定活动相关的神经元连接。
正是精神病学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨的合作天才导致了通过电路创造出初级神经网络模型。他们创新性的模型塑造了神经网络研究和人工智能的未来。
与早期理论相对照，早期理论认为真正的人工智能只能通过自上而下的方式出现，即一开始就搭载必要的规则集，该领域已经发展到将人工智能视为一种能够从提供的数据中独立学习和识别模式的系统。
人工智能创造中的对比方法
最初，人工神经网络的雄心壮志是仿效人脑的问题解决能力。随着时间的推移，焦点转向了神经网络执行专门功能，将其应用于各种领域，如视觉识别、声音识别、机器翻译、医学诊断，甚至游戏，标志着与纯粹的生物模板有所不同。
事实：
– 人工智能中常见的美式口音是由于用来训练这些模型的大量数据来自美式英语来源。
– 英语和其他语言中不同口音和方言提供了多样性的语言数据，这些数据有可能使人工智能模型更具包容性和减少偏见。
– 人工智能中的“幽灵”在比喻上指的是人类偏见和文化细微差异在人工实体中的痕迹。
– 文中提到的世界价值观调查作为了解文化价值观盛行及全球多样性的关键参考点。
问题与回答：
1. 为什么人工智能常带有美国口音？
人工智能常带有美国口音是因为训练这些模型的许多数据集来自美式英语数据。美国的媒体和技术公司在发展和分发人工智能技术方面发挥了核心作用，因此往往会影响人工智能系统的口音和习惯特点。
2. 在人工智能研究中，世界价值观调查的重要性是什么？
世界价值观调查有助于理解不同地区普遍存在的各类文化风俗和信仰。对于人工智能研究而言，这些理解对于创造具有文化敏感性和较少偏见的模型至关重要，确保技术能够在全球范围内得到有效应用和接受。
挑战和争议：
– 偏见和伦理考量： 人工智能面临的主要挑战之一是文化偏见可能被编码到这些系统中。如果大多数数据来自特定文化或语言群体，人工智能的行为可能不适合或缺乏对其他文化用户需求的敏感性。
– 语言多样性： 将各种口音和方言纳入语音识别系统仍然是一个挑战，因为这些系统必须处理大量的语言输入才能真正具有包容性。
– 隐私问题： 数据收集方法的争议也存在，因为需要多样化的语言输入必须与个人隐私权利保持平衡。
优势与劣势：
优势：
– 带有美国口音的人工智能系统可能更容易为熟悉这种口音的用户所理解，有助于技术的传播。
劣势：
– 具有主要的美式口音的人工智能可能缺乏全球代表性，有可能使无法与美国文化规范或英语为主要语言的用户产生联系的用户感到疏远。
欲进一步探究该议题，您可以探索人工智能研究机构和语言多样性组织的作品：
– 了解AI研究和发展方面的最新动向，请访问OpenAI。
– 对于计算语言学和文化多样性交汇的深入见解，请访问计算语言学协会（ACL）。
– 请查阅教育考试服务机构（ETS）关于语言和口音在评估系统中的研究。
确保人工智能服务于全球受众而非只是一部分人群至关重要。研究人员和开发者必须对他们使用的数据集保持警惕，并努力在人工智能中实现代表性和公平性。