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マシンハートレポート

マシーンハート編集部

警報を鳴らしますか、それとも閉鎖に向けて動きますか？

「ACLはAIカンファレンスではない（ACLはAIカンファレンスではない）」 タイ・バンコクで開催されたACL2024で、今年のACL会長エミリー・M・ベンダーは非常に物議を醸す結論を出した。

ACL 会議は、計算言語学と自然言語処理の分野におけるトップの国際会議で、国際計算言語学協会が主催し、毎年開催されます。 ACL カンファレンスは、NLP 分野における学術的影響力において常に第一位にランクされており、CCF-A 推奨カンファレンスでもあります。

近年、ディープラーニングなどがNLP研究の主流となっていることから、このカンファレンスをAIカンファレンスとして捉える人が増えており、投稿のほとんどがAI関連のものとなっています。エミリー・M・ベンダーは、この傾向にはいくつかのマイナス面があると考えているようです。

彼女はスピーチの中で、ACLは計算言語学協会の年次総会であり、その中心は人工知能ではなく、言語技術と計算言語学に重点を置いていると強調した。

ベンダー氏は、AI（人工知能）をML（機械学習）の同義語として使用していないと明言した。彼女は、機械学習 (深層学習を含む) は言語技術や計算言語学に多くの有用な技術を提供すると信じていますが、焦点が AI に移ると問題が発生します。

計算言語学と自然言語処理 (CL/NLP) は、言語の類似点/相違点、情報が言語でどのように表現されるか、さまざまな言語での転写、翻訳、要約、情報取得などを支援するテクノロジーの構築方法、および評価方法に焦点を当てます。これらの技術、どの中間表現がこれらの技術に役立つか、さまざまな ML 技術がさまざまなタスクにどの程度効果的か、言語技術が既存の電源システムとどのように相互作用するか。

AI の分野の問題には、人間のような推論を実行できる思考マシンを構築する方法、これらのマシンが認知タスクにおいて人間を超える方法、科学的手法を自動化する方法、創造的なタスクを自動化する方法が含まれます。

AI の分野でも、人類の運命は機械と融合して超人になることである、シンギュラリティの到来は避けられない、AI (実際には合成テキスト マシン) が人間に提供すべきサービスを置き換えることができる、などの考えが提起されています。その他 (教育、医療、法的代理)。

AI分野には、ベンチャーキャピタルや億万長者からの強い関心など、複数の問題があります。

ベンダー氏はまた、ベンチマークの不適切な使用、SOTAのクローズドモデルとの比較評価の要件、保持データの不足を引き起こす過度に大規模なデータセットなど、AI分野におけるいくつかの悪い研究慣行を批判した。ベンダー氏は、研究の質問が「自分のマシンがインテリジェントであることをどうやって証明するか」に焦点を当てている場合、その焦点が研究の実践を歪める可能性があると述べた。

同氏はまた、AIに重点を置くことで査読慣行が不十分になり、大規模言語モデル（LLM）を使用していない論文やSOTAサイズのLLM結果を提供しない論文は面白くないとみなされる可能性があると指摘した。

AI 分野の悪い慣行とは対照的に、CL/NLP 分野の研究のベスト プラクティスには、テクノロジーの適用性、人間の言語行動の理解、明確に定義された評価、内在的および外在的評価、確実なベースライン、保持されるテスト データと詳細なデータが含まれます。エラー分析。

ベンダー氏は、CL/NLPの研究は、言語の仕組み（言語学など）やデータセットの文書化に関する知識など、データの理解に基づいて構築されていると述べた。

複製可能性と再現性の観点から、ベンダー氏は、科学とは、単にそこに到達しようとするのではなく、過去の研究に基づいて構築するものであると強調しました。

社会的影響の観点から見ると、CL/NLP 研究は、倫理や NLP 研究の歴史、言語やテクノロジーが誰によって、誰のために、誰のために使用されるのかを理解するなど、テクノロジーが社会に与える影響に焦点を当てています。排除されたり、被害を受けたりする可能性のある人。

ベンダー氏は、ACLは言語テクノロジーに焦点を当てた場所、学際的な研究を促進するコミュニティ、言語コミュニティを重視する研究分野、そして私たちの研究とテクノロジーが社会に与える影響について合理的に議論できる場所であるべきだと信じています。

この見解はソーシャルプラットフォームで大きな論争を引き起こしました。

これは十分に包括的ではないことの表れであると主張する人もいます。「NLP の歴史の中で最高の瞬間は、言語研究者から統計手法を学び、世界の社会科学者から考え方を学ぶなど、人々が他の分野からのアイデアを受け入れたときに起こりました。これらのスライドを見ていると、一部の人々は私たちの閉鎖を望んでいるのではないかと思います。」

両者は有機的に統合されているため、この分離はまったく必要ないと考える人もいます。

しかし、結局のところ、AIが普及しすぎると、会議がAI論文に「契約」されてしまうと、必然的に他の分野の研究が排除されてしまい、会議本来の面白みが失われてしまうことに理解を示す人もいる。

このスピーチが発したシグナルに関して、誰もが推測し始めました。これは、ACL が AI 論文を歓迎していないことを意味するのでしょうか?

これについてどう思いますか?

参考リンク：https://faculty.washington.edu/ebender/papers/ACL_2024_Presidential_Address.pdf