演算法語言管理:了解新(?)科技如何再製舊有的語言意識形態

在這場講座中,Markl 博士討論了一些有關流行語言技術再現的語言意識的工作進展。她最近完成的博士研究聚焦於語言變異和自動語音識別中的算法偏見。在這項工作的基礎上,她實證了商業自動語音識別工具如何再製現有的語言等級制度,並考慮了用於評估自動語音識別工具的流行資料庫中存在的差距。Markl 博士正在探索對語音識別、生成式人工智慧和機器翻譯對我們思考和談論社群及其語言方式的影響進行理論化的方法。通過將有關技術和語言在社會中的功能的研究結合起來,Markl 博士的目標是澄清「新」技術——或者更確切地說是我們如何社會地構建它們——如何通過我們可能稱之為「演算法語言管理」的過程來放大舊的論述。

演算法語言管理:了解新(?)科技如何再製舊有的語言意識形態

專有名詞解釋(ChatGPT-4生成)

  1. 自動語音識別技術:指讓電腦能夠識別和轉錄口語語言成文本的技術。

  2. 生成式人工智慧:指能夠根據從現有資料中學習的模式以生成新內容,如文本、圖像或音樂等。

  3. 機器翻譯:是使用電腦算法自動將一種語言的文本或口語翻譯成另一種語言的過程。

  4. 演算法偏見:指演算法中可能存在的系統性和不公平的偏好或偏見,尤其是與種族、性別或其他社會因素相關的偏見。

  5. 語言意識形態:是關於語言的信仰和態度,包括對某些語言或語言變體的正確性、純淨性或優越性的感知。

文章分類

作者介紹

陽明交通大學外國語文系

陽明交通大學外國語文系

國立陽明交通大學向以理工、醫學及管理見長,有鑒於科技的發展宜導以人文的關懷、博雅的精神,而資訊的流通則取決於語文的運用,因此於民國八十三年八月成立外國語文學系。

本系發展著重人文與科技之深層多元整合,以本系文學、語言學之厚實知識素養為底,再廣納本校資訊理工、管理、醫學以及其他人社領域等豐厚資源,創造多元與融合的學術環境,開拓具前瞻性及整合性之研究與學習,以培養兼具系統性思考及人本軟實力的學生,使其成為兼具在地及國際性多層次觀點與分析批判能力的未來領導者。

在研究所的規劃上,語言學方面主要是結合理論與實踐,特別重視學生在基本語言分析及獨立思考能力上的訓練。除語言各層面的結構研究外,本系也尋求在跨領域如計算機與語言的結合及語言介面上之研究 (如句法語意介面研究)能有所突破,並以台灣的語言出發,呈現出台灣語言(台灣閩南語、台灣華語、南島語)多樣性,融入社會觀察,如自閉語者聲學、聽障相關研究、社會語音學研究以及台灣語言的音變等。

相關文章

汶水泰雅語(Matu’uwal Atayal)的音韻交替

汶水泰雅語(Matu’uwal Atayal)的音韻交替

影音 語音音韻

Matu’uwal 有兩種主要的共時母音變化:節律性母音弱化與母音接續(hiatus)解決。節律性母音弱化會作用在除了最右側韻腳(foot)以外的所有韻腳中最左側的母音,將其變為央化母音 schwa,或是在 VC_CV 的環境中直接刪除。母音接續解決則會在「非主韻腳」(non-head foot)的位置,把 /a.a/、/u.u/、/i.i/ 這三種相鄰母音合併成單一母音 /a/、/u/、/i/。例如:/ka.al/ + -un → kalun ‘to speak (PV)’ 不同母音交替過程之間的互動有時相當複雜,因為它們彼此以一種從表層形式觀察時不易看出的方式交纏影響。

語言、邏輯與計算:語言學學生眼中的形式語意學與 Wolfram|Alpha (一)

語言、邏輯與計算:語言學學生眼中的形式語意學與 Wolfram|Alpha (一)

科技應用

在本月 (以及下一個月)〈言來如此〉科技應用專欄中,本篇文章將先簡要介紹作者於書中第一篇〈ChatGPT 在做什麼?它為何能做到這些?〉中,針對 ChatGPT 運作本質及隨機性的核心觀察。而因為本文重點放在ChatGPT與語言學的關聯,內容將會略過有關大型語言模型訓練原理、過程以及神經網路技術相關的內容。接著,我會分享對於書中所提到「將自然語言轉換為計算語言」這個過程的想法並進一步討論它如何與語言學產生有意思的呼應。同樣地,此節內容將聚焦於Wolfram | Alpha 和語言學之間可能產生的連結,而不深入涉及語言學相關的理論和技術。

<< 上一篇 下一篇 >>