論文の概要: A Perspectival Mirror of the Elephant: Investigating Language Bias on Google, ChatGPT, Wikipedia, and YouTube

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16281v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 19:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 16:51:10.410488
• Title: A Perspectival Mirror of the Elephant: Investigating Language Bias on Google, ChatGPT, Wikipedia, and YouTube
• Title（参考訳）: Google, ChatGPT, Wikipedia, YouTubeにおける言語バイアスの調査
• Authors: Queenie Luo, Michael J. Puett, Michael D. Smith
• Abstract要約: Googleとその最も顕著なリターンは、複雑なトピックの検索言語に結びついている文化的なステレオタイプを単純に反映していることに気付きました。 複雑なトピックのグローバルな画像を提示する代わりに、オンライン検索は私たちを擬似盲人に変える。 本稿では,言語バイアスを利用した自動翻訳手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrary to Google Search's mission of delivering information from "many angles so you can form your own understanding of the world," we find that Google and its most prominent returned results -- Wikipedia and YouTube, simply reflect the narrow set of cultural stereotypes tied to the search language for complex topics like "Buddhism," "Liberalism," "colonization," "Iran" and "America." Simply stated, they present, to varying degrees, distinct information across the same search in different languages (we call it 'language bias'). Instead of presenting a global picture of a complex topic, our online searches turn us into the proverbial blind person touching a small portion of an elephant, ignorant of the existence of other cultural perspectives. The language we use to search ends up as a cultural filter to promote ethnocentric views, where a person evaluates other people or ideas based on their own culture. We also find that language bias is deeply embedded in ChatGPT. As it is primarily trained on English language data, it presents the Anglo-American perspective as the normative view, reducing the complexity of a multifaceted issue to the single Anglo-American standard. In this paper, we present evidence and analysis of language bias and discuss its larger social implications. Toward the end of the paper, we propose a potential framework of using automatic translation to leverage language bias and argue that the task of piecing together a genuine depiction of the elephant is a challenging and important endeavor that deserves a new area of research in NLP and requires collaboration with scholars from the humanities to create ethically sound and socially responsible technology together.
• Abstract（参考訳）: グーグル検索が「世界を理解するために多くの角度」から情報を提供するというミッションとは対照的に、グーグルとその最も顕著な成果は「バッダーリズム」や「リベリズム」、「コロン化」、「イラン」、そして「アメリカ」といった複雑なトピックの検索言語に結びついている文化的なステレオタイプを反映している。 簡単に言えば、彼らは異なる言語で同じ検索をまたいだ異なる情報を提示する(我々はそれを「言語バイアス」と呼んでいる)。 複雑なトピックのグローバルなイメージを提示する代わりに、私たちのオンライン検索は、他の文化的視点の存在に無関係に、象の小さな部分に触れる、実証的な盲人になるのです。 私たちが検索に使用する言語は、個人が自身の文化に基づいて他人やアイデアを評価する、エスノセントリックな見解を促進するための文化フィルターとして使われます。 また、言語バイアスがChatGPTに深く埋め込まれていることもわかりました。 主に英語のデータに基づいて訓練されているため、英米の視点を規範的な視点として示し、多面的な問題の複雑さを単一英米標準に還元する。 本稿では,言語バイアスの証拠と分析を行い,そのより大きな社会的影響について議論する。 論文の最後には,言語バイアスを活用するために自動翻訳を利用する可能性があり,また,象の真の描写をまとめる作業は,NLPの新たな研究分野にふさわしい課題であり,倫理的に健全で社会的に責任のある技術を生み出すためには,人文科学の研究者との協力が必要である,と論じている。

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