論文の概要: "You Cannot Sound Like GPT": Signs of language discrimination and resistance in computer science publishing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08127v1
• Date: Mon, 12 May 2025 23:58:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.368408
• Title: "You Cannot Sound Like GPT": Signs of language discrimination and resistance in computer science publishing
• Title（参考訳）: You Cannot Sound Like GPT』:コンピュータサイエンス出版における言語差別と抵抗のサイン
• Authors: Haley Lepp, Daniel Scott Smith,
• Abstract要約: 我々は、ピアレビュアーが明確さをいかに批判するかを検討する。 我々は、英語があまり話されていない国の機関に関係のある著者に対して、顕著な偏見を見出している。 2022年後半のChatGPT導入以降、このバイアスの表現が変化したのはわずかです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4579344926652844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LLMs have been celebrated for their potential to help multilingual scientists publish their research. Rather than interpret LLMs as a solution, we hypothesize their adoption can be an indicator of existing linguistic exclusion in scientific writing. Using the case study of ICLR, an influential, international computer science conference, we examine how peer reviewers critique writing clarity. Analyzing almost 80,000 peer reviews, we find significant bias against authors associated with institutions in countries where English is less widely spoken. We see only a muted shift in the expression of this bias after the introduction of ChatGPT in late 2022. To investigate this unexpectedly minor change, we conduct interviews with 14 conference participants from across five continents. Peer reviewers describe associating certain features of writing with people of certain language backgrounds, and such groups in turn with the quality of scientific work. While ChatGPT masks some signs of language background, reviewers explain that they now use ChatGPT "style" and non-linguistic features as indicators of author demographics. Authors, aware of this development, described the ongoing need to remove features which could expose their "non-native" status to reviewers. Our findings offer insight into the role of ChatGPT in the reproduction of scholarly language ideologies which conflate producers of "good English" with producers of "good science."
• Abstract（参考訳）: LLMは、多言語科学者が研究を公表する可能性について祝われている。 LLMを解法として解釈するよりは、それらの採用が科学的著作における既存の言語的排除の指標になり得ると仮定する。 影響力のある国際コンピュータサイエンス会議である ICLR のケーススタディを用いて、ピアレビュアーが明確さをいかに批判するかを検討する。 約8万のピアレビューを分析して、英語があまり話されていない国の機関に関連する著者に対して、かなりの偏見を見出している。 2022年後半のChatGPT導入以降、このバイアスの表現が変化したのはわずかです。 この予期せぬ小さな変化を調査するため、私たちは5大陸の14のカンファレンス参加者とインタビューを行いました。 ピアレビュアーは、特定の言語バックグラウンドを持つ人々と文章の特定の特徴を関連付け、科学的な作業の質と引き換えにそのようなグループについて記述する。 ChatGPTは言語の背景のいくつかの兆候を隠蔽しているが、レビュアーはChatGPTの「スタイル」と非言語的特徴を著者人口の指標として使用していると説明している。 この開発を認識した著者は、レビュアーに“非ネイティブ”なステータスを公開する機能を削除する必要性について説明した。 本研究は,ChatGPTが「良質な英語」生産者と「良質な科学」生産者とを融合させる学術言語イデオロギーの再生に果たす役割について考察した。

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