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Informe del corazón de la máquina

Departamento editorial de Machine Heart

¿Hacer sonar la alarma o avanzar hacia el cierre?

"ACL no es una conferencia de IA (ACL no es una conferencia de IA)", en la ACL 2024 celebrada en Bangkok, Tailandia, la presidenta de ACL de este año, Emily M. Bender, llegó a una conclusión muy controvertida.

La Conferencia ACL es la principal conferencia internacional en el campo de la lingüística computacional y el procesamiento del lenguaje natural. Está organizada por la Asociación Internacional de Lingüística Computacional y se lleva a cabo anualmente. La conferencia ACL siempre ha ocupado el primer lugar en influencia académica en el campo de la PNL y también es una conferencia recomendada por CCF-A.

En los últimos años, a medida que el aprendizaje profundo y otros métodos se han convertido en la corriente principal de la investigación de PNL, cada vez más personas consideran esta conferencia como una conferencia de IA, y la mayoría de las presentaciones están relacionadas con la IA. Emily M. Bender parece ver algunas desventajas en esta tendencia.

En su discurso, enfatizó que ACL es la reunión anual de la Asociación de Lingüística Computacional y su núcleo no es la inteligencia artificial, sino que se centra más en la tecnología del lenguaje y la lingüística computacional.

Bender dejó claro que no utiliza IA (inteligencia artificial) como sinónimo de ML (aprendizaje automático). Ella cree que el aprendizaje automático (incluido el aprendizaje profundo) proporciona muchas técnicas útiles para la tecnología del lenguaje y la lingüística computacional, pero surgen problemas cuando el enfoque cambia hacia la IA.

La lingüística computacional y el procesamiento del lenguaje natural (CL/NLP) se centran en las similitudes/diferencias del lenguaje, cómo se representa la información en el lenguaje, cómo desarrollar tecnología para ayudar a la transcripción, traducción, resumen, adquisición de información, etc. en diferentes idiomas, y cómo evaluar. estas técnicas, qué representaciones intermedias son útiles para estas técnicas, qué tan efectivas son las diferentes técnicas de ML para diferentes tareas y cómo las técnicas del lenguaje interactúan con los sistemas de energía existentes.

Los problemas en el campo de la IA incluyen cómo construir máquinas pensantes que puedan realizar un razonamiento similar al humano, cómo hacer que estas máquinas superen a los humanos en tareas cognitivas, cómo automatizar métodos científicos y cómo automatizar tareas creativas.

El campo de la IA también plantea algunas ideas, como que el destino de la humanidad es fusionarse con las máquinas para volverse sobrehumana, que la llegada de la singularidad es inevitable y que las IA (en realidad máquinas de texto sintético) pueden sustituir los servicios que deberíamos prestarnos cada uno. otros (educación, asistencia médica, representación legal).

Existen múltiples problemas en el campo de la IA, incluido un intenso interés por parte del capital de riesgo y de los multimillonarios.

Bender también criticó algunas malas prácticas de investigación en el campo de la IA, como el uso inadecuado de puntos de referencia, los requisitos de evaluación comparativa con los modelos cerrados de SOTA y conjuntos de datos excesivamente grandes que resultan en una falta de datos retenidos. Bender dijo que si su pregunta de investigación se centra en "¿Cómo puedo demostrar que mi máquina es inteligente?", entonces este enfoque puede distorsionar la práctica de la investigación.

También señaló que el enfoque en la IA ha dado lugar a prácticas de revisión deficientes, de modo que los artículos que no utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) o que no proporcionan resultados de LLM del tamaño de SOTA pueden considerarse poco interesantes.

A diferencia de las malas prácticas en el campo de la IA, las mejores prácticas de investigación en el campo CL/NLP incluyen la aplicabilidad de la tecnología, la comprensión del comportamiento del lenguaje humano, evaluaciones bien definidas, evaluaciones intrínsecas y extrínsecas, líneas de base sólidas, datos de prueba retenidos y detalles. análisis de errores.

Bender dijo que la investigación CL/NLP se basa en la comprensión de los datos, incluido el conocimiento de cómo funciona el lenguaje (es decir, la lingüística) y la documentación del conjunto de datos.

En términos de replicabilidad y reproducibilidad, Bender enfatizó que la ciencia consiste en aprovechar investigaciones previas, no sólo en intentar llegar allí.

En términos de impacto social, la investigación de CL/NLP se centra en el impacto de su tecnología en la sociedad, incluida la ética y la historia de la investigación de PNL, así como en comprender quién utilizará el lenguaje y la tecnología, para quién y para quién, y quienes pueden ser excluidos o incluidos y perjudicados.

Bender cree que la ACL debería ser un lugar que se centre en la tecnología del lenguaje, una comunidad que promueva la investigación interdisciplinaria, un campo de investigación que se preocupe por los grupos lingüísticos y un espacio donde podamos discutir racionalmente el impacto de nuestra investigación y tecnología en la sociedad.

Esta opinión ha causado una gran controversia en las plataformas sociales.

Algunos argumentan que esto es una señal de no ser lo suficientemente inclusivos. “Los mejores momentos en la historia de la PNL ocurrieron cuando las personas estaban abiertas a ideas de otras disciplinas: aprendiendo métodos estadísticos de los investigadores del lenguaje, aprendiendo a pensar de los científicos sociales. Estas diapositivas me hacen pensar que algunas personas quieren que cerremos."

Otros creen que esta separación es completamente innecesaria porque los dos se han integrado orgánicamente.

Sin embargo, algunas personas expresaron su comprensión: después de todo, la IA es demasiado popular una vez que una conferencia es "contratada" por artículos de IA, la investigación en otros campos inevitablemente quedará fuera, lo que hará que la conferencia pierda su interés original.

Respecto a la señal enviada por este discurso, todos comenzaron a especular: ¿Significa esto que ACL no da la bienvenida a los artículos de IA?

¿Qué opinas sobre esto?

Enlace de referencia: https://faculty.washington.edu/ebender/papers/ACL_2024_Presidential_Address.pdf