SeeGULL Multilingual: Ein Datensatz geo-kulturell situierter Stereotypen

Core Concepts

Aufbau eines globalen multilingualen Stereotypen-Datensatzes zur Verbesserung der Sicherheit und Fairness von generativen Modellen.

Abstract

Abstract:

Generative multilinguale Modelle erfordern multilinguale und multikulturelle Sicherheitsbewertungen.
SeeGULL Multilingual: Datensatz mit 25K Stereotypen in 20 Sprachen und 23 Regionen.
Wichtig für die Identifizierung von Lücken in Modellbewertungen.
Einführung:

Mangel an kulturübergreifenden Überlegungen bei Sicherheits- und Fairnessbewertungen.
Notwendigkeit multilingualer und multikultureller Sicherheitsbewertungen.
Datensatzerstellungsmethodik:

Identifizierung von Identitätstermen und generative Assoziationen.
Kulturell situierte menschliche Validierungen für Kandidatenassoziationen.
Offensiveness Annotations:

Schätzung der Beleidigung von Attributen auf einer Likert-Skala.
Unterschiede in der Beleidigung von Stereotypen in verschiedenen Sprachen und Regionen.
SGM für Analyse und Bewertungen:

Identifizierung besonders beleidigender Stereotypen.
Evaluierung von Modellen auf Stereotypen-Endorsement.
Schlussfolgerung:

Notwendigkeit globaler Stereotypenressourcen für sichere und nützliche Modelle.
Anregung zur weiteren Erforschung von Repräsentationsfehlern und Stereotypen in Anwendungen.

Stats

Dieser Datensatz enthält 25,861 annotierte Stereotypen.
5% der einzigartigen Stereotypen in SeeGULL Multilingual überlappen mit SGE.
13.24% der Stereotypen in Spanien wurden als "etwas beleidigend" bewertet.

Quotes

"Für ganzheitliche Sicherheitsbewertungen von multilingualen Modellen sind ausschließlich englischsprachige Ressourcen nicht ausreichend."
"Wir ermutigen zukünftige Arbeiten, andere Methoden zu erforschen, um SGM zur Messung von Repräsentationsfehlern und Stereotypen in anwendungsspezifischen Kontexten für globale Benutzer zu nutzen."

Key Insights Distilled From

SeeGULL Multilingual

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

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

Deeper Inquiries

Wie können multilinguale Modelle besser auf kulturelle Unterschiede und Stereotypen eingehen?

Um multilinguale Modelle besser auf kulturelle Unterschiede und Stereotypen einzugehen, ist es entscheidend, dass die Datensätze, auf denen diese Modelle trainiert werden, eine breite Abdeckung von globalen Identitäten und Stereotypen aufweisen. Durch die Integration von multikulturellen und multilingualen Ressourcen können Modelle sensibilisiert werden, um kulturelle Unterschiede und Stereotypen in ihren Ausgaben zu berücksichtigen. Es ist wichtig, dass die Datensätze vielfältige Stereotypen enthalten, die in verschiedenen Regionen und Sprachen relevant sind, um eine umfassende und differenzierte Modellbewertung zu ermöglichen. Darüber hinaus sollten Modelle so konfiguriert und trainiert werden, dass sie auf kulturelle Sensibilität und Vielfalt achten, um stereotype oder diskriminierende Ausgaben zu minimieren.

Welche Auswirkungen können unbeabsichtigte Stereotypen in generativen Modellen haben?

Unbeabsichtigte Stereotypen in generativen Modellen können schwerwiegende negative Auswirkungen haben, insbesondere wenn sie in der Ausgabe der Modelle reproduziert werden. Diese unbeabsichtigten Stereotypen können zu Vorurteilen, Diskriminierung und sozialen Ungerechtigkeiten führen, da sie bestehende Stereotypen verstärken und potenziell schädliche Narrative verbreiten. Wenn generative Modelle stereotype oder diskriminierende Ausgaben erzeugen, können sie zur Verstärkung von Vorurteilen beitragen und die bestehenden gesellschaftlichen Ungleichheiten weiter zementieren. Dies kann zu ethischen Bedenken, Vertrauensverlust in die Modelle und negativen Auswirkungen auf die betroffenen Gemeinschaften führen.

Wie können globale Stereotypenressourcen weiterentwickelt werden, um die Sicherheit und Fairness von Modellen zu verbessern?

Um globale Stereotypenressourcen weiterzuentwickeln und die Sicherheit sowie Fairness von Modellen zu verbessern, sollten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Erweiterung der Datensätze: Es ist wichtig, Datensätze mit einer breiten Abdeckung von globalen Identitäten und Stereotypen zu erstellen, um die Vielfalt der menschlichen Erfahrungen und kulturellen Unterschiede angemessen zu repräsentieren.
Multikulturelle Validierung: Die Datensätze sollten durch multikulturelle Validierung und Anmerkungen gesichert werden, um sicherzustellen, dass sie kulturell sensibel und vielfältig sind.
Offensivitätsbewertung: Die Datensätze sollten auch Offensivitätsbewertungen enthalten, um potenziell schädliche oder diskriminierende Stereotypen zu identifizieren und zu kennzeichnen.
Integration in Modellbewertungen: Die entwickelten Stereotypenressourcen sollten in Modellbewertungen und Sicherheitstests integriert werden, um die Auswirkungen von Stereotypen in generativen Modellen zu messen und zu minimieren.
Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Nutzung globaler Stereotypenressourcen können Modelle sicherer, fairer und kulturell sensibler gestaltet werden, um die negativen Auswirkungen von Stereotypen in KI-Systemen zu reduzieren.