Dirk Hovy, associato di computer science, ha vinto un ERC Starting Grant da 1,5 milioni di euro. Il suo progetto introduce i fattori demografici nei sistemi di elaborazione del linguaggio per migliorare le prestazioni algoritmiche
Con assistenti vocali come Siri o Alexa o con traduttori come Google traslator, il problema ormai noto è che non hanno ancora appreso le sfumature delle diverse lingue e tanto meno a come adattare la loro risposta o traduzione a seconda del contesto. E questo perché “le tecnologie di natural language processing (Nlp)”, spiega Dirk Hovy, professore associato del dipartimento di Marketing dell’università Bocconi di Milano, “non tengono conto della demografia né nella comprensione del linguaggio né nella sua generazione. E questo fallimento ci impedisce di raggiungere prestazioni di tipo umano. Limita le possibili applicazioni future e introduce un pregiudizio sistematico contro i gruppi demografici sottorappresentati”.
Superare questi limiti è l’obiettivo del progetto Integrator (Incorporating Demographic Factors into Natural Language Processing Models) per il quale Hovy ha ottenuto un Erc Starting Grant da 1,5 milioni di euro dall’European Research Council. Il progetto di ricerca vuole rendere possibile la progettazione di sistemi di Nlp demograficamente consapevoli. “Il Nlp è utilizzato nella traduzione, nelle ricerche, chatbot, assistenti personali, business analytics e molte altre applicazioni. Quindi i modelli con distorsioni demografiche creano disuguaglianze nell’accesso a queste tecnologie vitali”, afferma Hovy.
In un certo senso, gli attuali sistemi linguistici basati sull’intelligenza artificiale non sono così intelligenti. “Non colgono l’intento di chi parla e non adattano il loro linguaggio all’utente”, dice Hovy. “Se chiediamo a uno smart assistant perché fa buio la sera, lo spiega sempre allo stesso modo, indipendentemente dal fatto che la domanda sia stata posta da un bambino di cinque anni o da uno scienziato. Ma un bambino e un adulto richiedono risposte molto diverse. I sistemi attuali presuppongono che tutti parlino allo stesso modo. Questa supposizione e l’incapacità di adattarsi ai diversi gruppi di utenti codificano distorsioni demografiche, che portano al sessismo, al razzismo e all’ageismo. Con questo progetto, renderemo i sistemi demograficamente più intelligenti. Svilupperemo approcci formali per descrivere e misurare le distorsioni demografiche e prototiperemo sistemi migliori“.
“Le tecnologie linguistiche devono essere restituite alle persone”, conclude Hovy, “come all’inizio, quando il campo era influenzato dalla linguistica e dalla filosofia. In seguito, ci si è limitati agli aspetti tecnici e alle applicazioni fattibili”. Ecco perché, nel suo progetto Erc, Hovy lavorerà con studiosi di machine learning, sociolinguistica, sociologia, demografia, etica e filosofia. Quello di Hovy è il 36esimo Erc Grant ospitato dalla Bocconi dall’inizio del programma europeo nel 2007, e il secondo in computer science.
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