SeeGULL Multilingual: A Global Dataset of Social Stereotypes Across 20 Languages and 23 Regions

Core Concepts

Generative multilingual models lack cross-cultural considerations in safety evaluations, necessitating a global-scale stereotype dataset like SeeGULL Multilingual.

Abstract

SeeGULL Multilingual is a dataset created by Google Research to address the lack of cross-cultural considerations in safety evaluations of generative multilingual models. The dataset contains over 25,000 stereotypes across 20 languages and 23 regions, providing insights into geo-cultural factors influencing stereotypes. By leveraging LLM generations and human annotations, the dataset aims to improve model evaluations and safeguard against harmful stereotypes. The resource is publicly available to foster research in this domain and enhance multilingual model safety. The content highlights the importance of evaluating model safety from a multicultural perspective to prevent harmful effects caused by stereotypes. It emphasizes the need for diverse stereotype resources beyond English to capture unique salient stereotypes prevalent in different languages worldwide. Through culturally situated validations and offensiveness annotations, SeeGULL Multilingual offers a comprehensive approach to understanding and mitigating biases in generative models. The dataset creation methodology involves identifying salient identity terms, generating associations using PaLM-2, and obtaining culturally situated human annotations for validation. Annotations are collected for both stereotypes and offensiveness ratings across various languages and regions. The content also discusses the overlap with the English version of SeeGULL, highlighting differences in offensive stereotypes across different countries. Furthermore, the evaluation of foundation models using SeeGULL Multilingual reveals varying rates of endorsing stereotypes across different languages. The results underscore the importance of multilingual evaluations for model safety and highlight disparities in stereotype endorsements based on language and region. Overall, SeeGULL Multilingual serves as a valuable resource for researchers and developers to enhance model safeguards against harmful stereotypes through a global-scale perspective.

Stats

ステレオタイプの数：25,861個 言語数：20言語 地域数：23地域

Quotes

"Languages contain socio-cultural information which can differ at places of use." "Model safeguards breaking down when encountered by simple multilingual adversarial attacks." "The perception of an attribute or stereotype as offensive or not can vary by language."

Key Insights Distilled From

SeeGULL Multilingual

by Mukul Bhutan... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05696.pdf

Deeper Inquiries

How can incorporating geo-cultural factors into model evaluations improve overall fairness?

地理文化要因をモデル評価に取り入れることで、モデルの公平性を向上させることができます。言語や文化は密接に関連しており、特定の地域や文化背景に根ざしたステレオタイプを考慮することは重要です。異なる言語コミュニティや地域で一般的なステレオタイプを反映した多言語リソースを使用することで、モデルがより包括的かつ適切に振る舞うようになります。これによって、特定の地域や文化への配慮が強化され、偏見や差別が軽減される可能性が高まります。

How can diverse stereotype resources contribute to more inclusive AI applications globally?

多様なステレオタイプリソースを活用することで、世界中のAIアプリケーションがより包括的になる可能性があります。異なる国や文化圏から収集されたステレオタイプ情報は、個々のアイデンティティや属性への理解を深め、偏見や差別を排除し、多様性と包摂性を促進します。これらのリソースはグローバル規模で意識改革を促進し、人間中心のAIシステム開発に貢献します。

What challenges might arise when translating stereotypes across different languages without considering cultural relevance?

異なる言語間でステレオタイプを翻訳する際に文化的関連性を考慮しない場合、いくつかの課題が生じる可能性があります。 文化固有表現: ステレオタイプはしばしば特定の文化背景から生まれており、「直訳」だけではその意味やニュアンスが失われてしまう場合がある。 言葉遊び: ある言語では一般的な表現でも他言語では冒涜的または不適切なものとして捉えられ得るため、「意図しない結果」も起こり得る。 社会・歴史背景: 各国・各地域ごとに異なった社会・歴史背景からくみ取られたステレオタイプは単純翻訳だけでは正確に伝わらず、「カルチャラルバリア」も問題視され得る。 以上