La sociolinguistica potrebbe rendere l’Ia più inclusiva

Roma – La sociolinguistica potrebbe migliorare i modelli generativi, riducendo il rischio di pregiudizi, bias e stereotipi nell’intelligenza artificiale. Questo curioso risultato emerge da uno studio, pubblicato sulla rivista Frontiers in Artificial Intelligence, condotto dagli scienziati dell’Università di Birmingham. Il team, guidato da Jack Grieve, ha sviluppato un nuovo quadro per comprendere meglio i grandi modelli linguistici (LLM) integrando i principi della sociolinguistica, ovvero lo studio della variazione e del cambiamento linguistico. I motori linguistici che alimentano l’intelligenza artificiale generativa, spiegano gli esperti, sono associati a una vasta gamma di problemi che possono danneggiare la società, in particolare attraverso la diffusione di disinformazione e contenuti discriminatori, come stereotipi razzisti e sessisti. In gran parte, queste carenze dipendono dai database su cui vengono addestrati. Il gruppo di ricerca sostiene che rappresentando accuratamente diverse varietà di linguaggio, le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale potrebbero essere notevolmente migliorate, riducendo il rischio di pregiudizi sociali, disinformazione, adattamento di dominio e allineamento con i valori sociali. Gli autori sottolineano pertanto l’importanza di utilizzare principi sociolinguistici per addestrare gli LLM a rappresentare meglio i diversi dialetti, registri e periodi di cui è composta una lingua, aprendo nuove strade allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale più accurati e affidabili, nonché più etici e socialmente consapevoli. “Le Ia generative come ChatGPT – afferma Grieve – potrebbero essere più propense a produrre rappresentazioni negative su determinate etnie e generi, ma la nostra ricerca offre soluzioni su come addestrare meglio i modelli e mitigare i pregiudizi sociali. Se il corpus iniziale contiene espressioni relativamente frequenti di contenuti potenzialmente controversi, è inevitabile che gli LLM li incorporeranno”. Questi risultati, riportano gli esperti, suggeriscono che la sociolinguistica potrebbe migliorare il valore sociale delle intelligenze artificiali di tipo generativo. “Aumentare diversità sociolinguistica dei dati di formazione– ribadisce Grieve – è molto più importante che espanderne la scala. Emerge pertanto una chiara e urgente necessità di approfondimenti sociolinguistici nella progettazione e valutazione di modelli linguistici. Incorporare intuizioni provenienti dalle discipline umanistiche e dalle scienze sociali è fondamentale per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che servano meglio l’umanità”. (30Science.com)