火影 发表于 2024-8-16 19:51:40

ACL主席:ACL不是AI会议

敲响警钟照旧走向封闭?

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「ACL 不是 AI 会议(ACL is not an Al conference)」,在泰国曼谷举行的 ACL 2024 上,今年的 ACL 主席 Emily M. Bender 抛出了一个极具争议的结论。


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ACL 大会是计算语言学和自然语言处理范畴的顶级国际会议,由国际计算语言学协会组织,每年举行一次。一直以来,ACL 大会在 NLP 范畴的学术影响力都位列第一,它也是 CCF-A 类保举会议。

比年来,随着深度学习等方法成为 NLP 研究的主流,越来越多的人将这一会议视为 AI 会议,大部分投稿都和 AI 相关。Emily M. Bender 好像看到了这种倾向的一些弊端。

在演讲中,她强调了 ACL 作为计算语言学协会举行的年会(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics),其焦点并非人工智能,而是更专注于语言技能和计算语言学。


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Bender 明确指出,她不将 AI(人工智能)作为 ML(机器学习)的同义词。她认为机器学习(包括深度学习)为语言技能和计算语言学提供了许多有用的技能,但当焦点转移到 AI 时,就会出现问题。


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计算语言学和自然语言处理(CL/NLP)关注的是语言的相似性 / 差异性、信息在语言中的表现方式、如何构建技能来帮助不同语言的转录、翻译、择要、信息获取等,以及如何评价这些技能、哪些中心表现对这些技能有用、不同 ML 技能对不同任务的效果如何、语言技能如何与现有的权力体系相互作用。


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AI 范畴的问题包括如何构建能够举行雷同人类推理的思考机器,如何使这些机器在认知工作上超越人类,如何自动化科学方法,以及如何自动化创造性工作等。


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AI 范畴还提出了一些观点,比方人类的命运是与机器融合成为超人类,奇点的到来是不可避免的,以及 AI(实际上是合成文本机器)可以替代我们彼此之间应提供的服务(教育、医疗、法律代表)。


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AI 范畴存在多种问题,包括来自风险资源和亿万富翁的猛烈爱好等。


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Bender 还品评了 AI 范畴的一些不良研究实践,如不当利用基准测试、要求与 SOTA 的封闭模子举行比较评估、数据集过大导致缺乏保存数据等。Bender 表现,如果你的研究问题集中在「如何证实我的机器具有智能」上,那么这种关注点可能会扭曲研究实践。


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她还指出,AI 范畴的焦点导致了糟糕的审稿实践,比方不利用大型语言模子(LLMs)或不提供 SOTA 大小的 LLM 结果的论文可能会被认为不感爱好。


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与 AI 范畴的不良实践相对比,CL/NLP 范畴的研究最佳实践包括对技能的适用性、对人类语言举动的明白、良好界定的评估、内在和外在的评估、坚固的基线、保存的测试数据和详细的错误分析。


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Bender 表现,CL/NLP 研究创建在对数据的明白上,包括对语言如何工作的知识(即语言学)和数据集文档。


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在可复制性和可重现性方面,Bender 强调了科学是关于在先前研究底子上构建,而不是仅仅为了达到 SOTA。


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在社会影响方面,CL/NLP 研究关注其技能对社会的影响,包括伦理和 NLP 研究的汗青,以及明白语言和技能将被谁利用、为谁利用、对谁利用,以及谁可能因被扫除或包括而受到伤害。


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Bender 认为,ACL 应该是一个关注语言技能的场合,一个促进跨学科研究的社区,一个关心语言群体的研究范畴,而且是一个我们可以理性讨论我们研究和技能对社会影响的空间。


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这一观点在社交平台上引起了很大争议。

有人认为,这是一种不够包容的表现,「NLP 汗青上最好的时候发生在人们对其他学科的想法持开放态度的时候:从语言研究人员那边学习统计方法,从社会科学家那边学习如何对待世界。这些幻灯片让我以为有些人想让我们走向封闭。」


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还有人认为,做这种分割完全没有必要,因为二者已经有机地融合在一起。


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不外也有人表现明白,毕竟 AI 风头太盛,一旦某个会议被 AI 论文「承包」,其他范畴的研究势必受到冷落,这将使该会议失去原来的意见意义。


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对于这个演讲通报的信号,大家也开始推测:这是不是意味着 ACL 不接待 AI 论文了?


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对此,你怎么看?

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