ACL主席:ACL不是AI会议

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重点标签 ACL 2024计算语言学自然语言处理人工智能研究实践

文章摘要


在泰国曼谷举办的 ACL 2024 大会上,ACL 主席 Emily M. Bender 发表了一份引起广泛争议的演讲。Bender 强调,ACL 作为计算语言学协会的年会,其核心是语言技术和计算语言学,而非人工智能。她明确表示,机器学习(包括深度学习)虽然为语言技术提供了许多有用的技术,但当焦点转移到 AI 时,就会出现问题。Bender 批评了 AI 领域的一些不良研究实践,如不当使用基准测试、要求与 SOTA 的封闭模型进行比较评估等,并指出这些实践可能导致研究实践的扭曲。她认为,CL/NLP 领域的研究最佳实践包括对技术的适用性、对人类语言行为的理解、良好界定的评估等。Bender 还强调了科学是关于在先前研究基础上构建,而不是仅仅为了达到 SOTA。在社会影响方面,CL/NLP 研究关注其技术对社会的影响,包括伦理和 NLP 研究的历史。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,也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。不过也有人表示理解,认为 AI 风头太盛,一旦某个会议被 AI 论文「承包」,其他领域的研究势必受到冷落。对于这个演讲传递的信号,大家也开始猜测:这是不是意味着 ACL 不欢迎 AI 论文了?

ACL 2024 大会上,Emily M. Bender的演讲引发了对计算语言学和人工智能领域关系的深入思考。Bender 认为,ACL的核心是语言技术和计算语言学,而非AI。她强调,虽然机器学习为语言技术提供了许多有用的技术,但当焦点转移到 AI 时,就会出现问题。Bender 批评了 AI 领域的一些不良研究实践,如不当使用基准测试、要求与 SOTA 的封闭模型进行比较评估等,并指出这些实践可能导致研究实践的扭曲。

Bender 认为,CL/NLP领域的研究最佳实践包括对技术的适用性、对人类语言行为的理解、良好界定的评估等。她还强调了科学是关于在先前研究基础上构建,而不是仅仅为了达到 SOTA。在社会影响方面,CL/NLP 研究关注其技术对社会的影响,包括伦理和 NLP 研究的历史。

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历史上最好的时刻发生在人们对其他学科的想法持开放态度的时候。也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。不过也有人表示理解,认为 AI 风头太盛,一旦某个会议被 AI 论文「承包」,其他领域的研究势必受到冷落。

对于这个演讲传递的信号,大家也开始猜测:这是不是意味着 ACL 不欢迎 AI 论文了?这个问题值得进一步探讨和讨论。

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