Emily M. Bender, profesor, University of Washington
5.0/ 10
Emily M. Bender, profesor, University of Washington
Emily M. Bender je americká lingvistka, která pracuje na vícejazyčném gramatickém inženýrství, technologii pro dokumentaci ohrožených jazyků, výpočetní sémantice a metodologiích pro podporu zvažování dopadů jazykových technologií ve výzkumu, vývoji a vzdělávání NLP. Je profesorkou lingvistiky Howardem a Frances Nostrand na Washingtonské univerzitě. Její práce zahrnuje LinGO Grammar Matrix, open-source startovací sadu pro vývoj přesných gramatik HPSG s širokým pokrytím.
Od roku 2003 působí Dr. Bender jako instruktor na University of Washington. V současnosti je fakultní ředitelkou programu CLMS, vedoucí Laboratoře výpočetní lingvistiky, mimořádným profesorem na katedře informatiky a inženýrství a profesorkou na katedře lingvistiky. Pracovala v průmyslu ve společnosti YY Technologies a před příchodem do UW měla dočasné pozice na Stanford University a UC Berkeley. Do programů HPSG a LinGO na CSLI vstoupila poté, co získala doktorát na katedře lingvistiky Stanfordské univerzity. Získala bakalářský titul z lingvistiky na UC Berkeley a také studovala na univerzitě Tohoku v Sendai v Japonsku.
2023
Bender ve spolupráci s výzkumníkem Google Timnitem Gebru a dalšími představil v roce 2021 na konferenci ACM o spravedlnosti, odpovědnosti a transparentnosti příspěvek s názvem „O nebezpečích stochastických papoušků: mohou být jazykové modely příliš velké? 🦜“, jehož zveřejnění se Google pokusil zabránit. Jednalo se o součást řady událostí, které vyvrcholily odchodem Gebru z Google, o jejichž specifikách se bude diskutovat. Aby bylo možné konstruovat systémy zpracování přirozeného jazyka využívající strojové učení z masivních textových korpusů se výzkum zaměřil na etické problémy. Od té doby pracovala na zvýšení povědomí o etice umělé inteligence a odolala buřičství kolem masivních jazykových modelů.
Dělá rozdíl mezi významem a formou v jazyce. Význam jsou pojmy, které jazyk vyjadřuje, zatímco forma je struktura jazyka, jako je gramatika. V dokumentu z roku 2020 uvedla, že modely strojového učení pro zpracování přirozeného jazyka, které jsou trénovány pouze na formě a nemají žádný vztah k významu, nejsou schopny porozumět jazyku smysluplně. Trvala proto na tom, že programy jako např ChatGPT nejsou schopni z materiálu, který analyzují, vytvořit smysluplný text.
V roce 2021 byl Bender vybrán jako viceprezident Asociace pro počítačovou lingvistiku. Než se Bender stal viceprezidentem v roce 2023, prezidentem v roce 2024 a minulým prezidentem v roce 2025, pokusil se v roce 2022 zastávat úřad nově zvoleného viceprezidenta. Americká asociace pro pokrok ve vědě vybrala Bendera jako člena v roce 2022.
Když se nad tím zamyslím trochu dále – myslím si, že tato epizoda je skutečně symbolem toho, jak špatné je hodnocení v našem oboru právě teď. Obecně je práce s daty důležitá a vytváření benchmarků je práce, která byla historicky podceňována. Nicméně: https://t.co/BQShkoDjTN
Pokud by se Google řídil osvědčenými postupy při vývoji a dokumentaci dat a modelů, dokumentace datové sady by byla provedena ještě před zahájením školení. Připomenutí od Stochastic Parrots: https://t.co/DFsdBHTGNLpic.twitter.com/SsJZZafMyb
Zveřejnění prostřednictvím podání 13F odhaluje, že pozoruhodní institucionální investoři fušují do bitcoinových ETF, což podtrhuje rostoucí akceptaci...
