TITRE: Sense-making with artificial interlocutors and risks of language technology
RÉSUMÉ
Les humains donnent du sens au langage en contexte, en s’appuyant sur leur propre compréhension du monde, y compris leur propre modèle de la compréhension du monde de leur interlocuteur. Dans cette présentation, j’examinerai divers risques potentiels qui surviennent lorsque les humains appliquent cette capacité de construction de sens aux interactions avec les interlocuteurs artificiels. Que se passe-t-il dans les conversations où un des interlocuteurs n’a pas accès (ou a un accès extrêmement limité) au sens, et toute la tache interprétative repose sur l’autre interlocuteur ? J’explorerai brièvement les implications que cela peut avoir pour la conception des technologies linguistiques.
BIOGRAPHIE
Emily M. BENDER est professeure de linguistique et professeure associée à l’École d’informatique et à l’École d’information de l’Université de Washington. Ses recherches portent sur l’ingénierie grammaticale multilingue, la sémantique computationnelle et les impacts sociétaux des technologies linguistiques. En 2022, elle a été élue Fellow de l’Association américaine pour l’avancement des sciences (AAAS).
RÉFÉRENCES
Bender, E. M. (2024). Resisting Dehumanization in the Age of “AI”. Current Directions in Psychological Science, 33(2), 114-120.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big?🦜. In Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency (pp. 610-623).
Bender, E. M., & Koller, A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. In Proceedings of the 58th annual meeting of the association for computational linguistics (pp. 5185-5198).
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