今日应用
今日话题
ACL主席：ACL不是AI会议
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。
文章来源
原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 机器之心
相关文章
