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Por qué AI malinterpreta las palabras de algunas personas

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Hanover (EE. UU.):

La idea de “su” asistente de inteligencia artificial que puedes hablar con el asistente “su” ha estado viva en la imaginación de muchas personas desde su publicación, la película de Spike Jonzi 2013 se enamora de la IA como Samantha, durante el momento del Sobre el cine, el héroe Samantha se siente real.

Doce años después, esto ya no es una ciencia ficción. Equipos de IA del generador como Chatzpt y la Serie de Apple y Amazon Alexa ayudan a las personas a obtener instrucciones de manejo a las personas, crear listados de comestibles y más y más. Sin embargo, al igual que Samantha, los sistemas automáticos de reconocimiento de voz aún no pueden hacer lo que una audiencia humana puede hacer.

Probablemente tenga una experiencia desesperada de llamar a su banco o empresa de servicios públicos y repita Servicio al cliente digital Bot en otra línea puede entenderte. Tal vez haya establecido una nota en su teléfono, simplemente pasando tiempo para editar las palabras de la novia.

Los investigadores de lingüística e informática han demostrado que estos sistemas están peor para algunas personas que para otras. Si tienes uno, tienden a cometer más errores No negativo O Regional Acento, es NegroHablar a En el inglés vernáculo afroamericano, CodosSi eres un MujerEs ViejoDemasiado Joven O tener un Barrera del hablaEl

Orejas de hojalata

En contraste con usted o yo, los sistemas automáticos de reconocimiento de voz no llaman a los investigadores “audiencia comprensiva”. En lugar de tratar de entenderlo aceptando otras pistas útiles como los gestos subyacentes o de la boca, simplemente se rinden. O toman una posible suposición, un paso que a veces puede conducir a un error.

Dado que las agencias y las agencias públicas aceptan equipos automáticos de reconocimiento de voz para reducir los costos crecientes, las personas mantienen muy pocas opciones sin contactarlos. Sin embargo, estos sistemas se utilizan a la urgencia de los campos urgentes a críticos, desde la emergencia Primer reaccionario Y Cuidado de la salud De Educación Y Ley PromulgaciónCuando no identifican lo que la gente dice, habrá consecuencias serias.

Imagine que fuiste herido en un accidente automovilístico en cualquier momento en el futuro cercano. Para pedirle ayuda al 911, pero obtiene un bot en lugar de conectarse con un envío humano diseñado para eliminar las llamadas de no margencia. Se necesitan varias rondas para comprenderlo, desperdiciar tiempo y aumentar su nivel de ansiedad en los peores momentos.

¿Qué sucede este tipo de error? Algunas discriminaciones de estos sistemas se hornean en sus llantas Datos lingüísticos Fabricante SalónEl Los desarrolladores capacitan a sistemas de inteligencia artificial para comprender e imitar el lenguaje humano alimentando una gran cantidad de texto y archivos de audio con discursos verdaderamente humanos. ¿Pero de qué declaración los alimentan?

Si un sistema obtuvo altas tasas de precisión mientras hablaba con los estadounidenses blancos a mediados de los años 30, es razonable suponer que fue capacitado utilizando una gran cantidad de grabación de audio de personas que se ajustan a este perfil.

Con la recopilación de datos estrictos de diferentes fuentes, los desarrolladores de IA pueden reducir estos defectos. Sin embargo, se hacen sistemas de IA de los cuales las variaciones infinitas en el habla humana pueden entenderse a partir de cosas como las cosas se derivan de Género, Edad, Carrera, Primero contra el segundo idioma, Economía, Fuerza Y se necesitan otros recursos y tiempo significativos.

Inglés ‘apropiado’

Aquellos que no hablan inglés, lo que se dice, la mayoría de las personas en todo el mundo, los desafíos son aún mayores. La mayoría de los sistemas de IA de generadores más grandes del mundo se construyeron en inglés y trabajan mucho mejor en inglés que en cualquier otro idioma. En el papel, hay mucha IA Potencial cívico Traducción y aumento del acceso a la información de las personas en diferentes idiomas, pero ahora hay uno en la mayoría de los idiomas Pequeña huella digitalLes dificulta dar fuerza a los modelos de idiomas grandes.

Incluso en los idiomas que están bien atendidos por los grandes modelos de idiomas Inglés Y EspañolDependiendo de cualquier dialecto del idioma que hable, su experiencia cambia.

Por el momento, la mayoría de los sistemas y generadores de reconocimiento de voz reflejan los chattabs de IA Lingüística Están capacitados en conjuntos de datos. Se hacen eco de la receta, a veces Superstición De “precisión” en el discurso.

De hecho, AI ha demostrado “Departamento“Diversidad lingüística. Ahora hay compañías de inicio de IA que ofrecen Eliminar los acentos Entre sus usuarios, la idea es que a sus clientes principales recibirán servicio al cliente con centros de llamadas en el extranjero como India o Filipinas. La oferta determina la idea de que alguna pronunciación es menos válida que otras.

Conexión humana

La IA probablemente mejorará en los idiomas de procesamiento, contabilizando los acentos, el bacalao y las variables como esa. En los Estados Unidos, obligado a la Ley Federal a garantizar los servicios gubernamentales Acceso equitativo El lenguaje que habla una persona está en los servicios, independientemente del idioma. Sin embargo, no está claro si la industria de la tecnología será la única en avanzar hacia la eliminación de la desigualdad lingüística.

Al hacer preguntas sobre una factura o un problema médico, muchas personas pueden optar por hablar con la persona real, o al menos tener la capacidad de salir de conversación con sistemas automáticos al buscar servicios. No hace falta decir que la comunicación incorrecta nunca está sucediendo en la comunicación interconectada, pero cuando hablas con una persona verdadera, tienen como objetivo ser una audiencia comprensiva.

Con IA, al menos al menos, funciona o no. Si el sistema puede procesar lo que usted dijo, es mejor ir. Si no puede hacerlo, entonces tiene la presión sobre usted para que se comprenda a sí mismo.Conversación

(Autor: Español y portugués, profesor asistente de investigación en Dartmouth College)

(Declaración de publicación: Roberto Ray Augudo se beneficiará de este artículo, para acciones de cualquier empresa u organización, que no trabaje para sus propias acciones, y no ha publicado ninguna relación relevante más allá de su nombramiento académico)))

(Este artículo ha sido expresado de Conversación Bajo la licencia Creative Commons. Leer Llave.)


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