《#365天粉專日記.Day48》On a stick
凌某人英文小教室又來了。
某一天,日本小主婦又問了我一個問題:「請問On a stick是什麼意思?」
原來她前幾天看美劇,對照英文字幕時,看到裡面的一個人說了這句"Steroid on a stick".她查了"Steroid"是類固醇的薏思,可是實在不懂"用竹籤串起來的類固醇"是什麼意思。
我先問:「他們在討論的應該是某個肌肉很大,或體能超強的人,對不對?」
小主婦說:「對對對,被形容的人是一個健身房教練。」
好,凌姊姊又來解答了:
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很多片語衍生成俚語,通常跟當時的生活文化有關。
想想看我們平時出門逛街,拿著串子邊走邊吃,是不是覺得特別好吃?就算是很普通的東西例如熱狗,你把它串起來吃,感覺就是比媽媽在家煎的好吃;而且輕輕鬆鬆就能吃個過癮,一點都不麻煩。
"On a stick" 衍生出來的薏思就是這樣:"Everything on a stick is better or more."
它變成一個誇飾法。任何東西只要串在串子上就是特別好、特別強或特別如何如何,而且是不費吹灰之力就達到這樣的成果。
以小主婦說的例子,他們在討論一個健身教練,全身都是肌肉,壯得像吃了兩桶類固醇一樣,所以他們形容這個健身教練像是"Steroid on a stick",一個「超級筋肉人」。
註:運動員為了提高體能,增加肌肉,經常會服用禁藥,統稱為"Steroid"(類固醇),這裡的「類固醇」只是借用它的意象,不見得人家真的有服用類固醇啦!
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另一個例句,我在看的一本小說,男配角 Raphael 是個極端性感的男人,根據作者的描述:「每個女人看到他的第一眼只會想到性。」所以女主角形容他是:sex on a stick. 一部活動的性愛機器,一舉手一投足都性魅力爆表。
所以下次你若想形容什麼事物「輕輕鬆鬆就滿級分」,就可以稱它為"Something on a stick",
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造句:
路上明明沒人,可是你一闖紅燈,警察杯杯就神奇的冒出來,這時你就可以很驚嚇的說:「What are you? Cop on a stick?」(你是誰啊?超級警察嗎?)
#凌某人英文小教室
機器造句 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
矮化女性和少數種族,OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進,許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例,現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊,給用戶很大幫助和便利。
然而,多篇近期論文指出,包括 GPT 等 AI 模型,生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域,勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》(Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases)。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR,兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試,發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試,研究者用機器生成男女頭像照片為底板,用 iGPT 補完(生成)上半身影像。誇張的事發生了:所有女性生成結果,超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像,約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣,如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等;露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果,技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現,用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時,男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結,女人更多和「孩子」、「家庭」等連結;白人更多和工具連結,而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」(pleasantness),發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別,但透過這篇論文,研究者指出這些偏見現象背後的共同原因:無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning),這是機器學習的方法之一,沒有給事先標記好的訓練資料,自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處,在於資料標記是繁瑣費時的工作,受制於標記工的程度和條件限制,準確性很難保持一定,標記也會體現人工的偏見歧視,某些領域的資料更缺乏標記資料庫;而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現,最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明,採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為,採用無監督學習的機器學習演算法,出現的偏見歧視來源仍是訓練資料,如網路影像的男性照更多和職業相關,女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域,自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知,但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是,機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西,當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3,發表論文也申明因訓練資料來自網路,偏見無法避免,但還是發表並商業化。
去年 12 月,史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》,確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者,確實有嚴重的歧視問題。
具體來說,用相關詞語造句時,GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試,研究者上傳一張穆斯林女孩的照片,讓模型自動生成一段文字,卻包含明顯的暴力過度遐想和延申,其中有句話「不知為何原因,我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活,偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術,現在開發到第三代。能力確實很強大,就像眾多媒體報導過那樣,因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月,微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作,獨家獲得 GPT-3 授權,將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品,但考慮到微軟產品的十億級用戶量,情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能,當用戶匯入某特定詞或插入圖片時,如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱,結果將非常糟糕。
不僅 GPT,照前述論文說法,所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門,自然語言處理、電腦視覺等領域,都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要,但錯誤的翻譯結果,一次被演算法強化的偏見事件,少則切斷人與人的聯繫,更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲,機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容,以便未來找到降低模型偏見的更好方法,以及發表模型前應該做更多測試,盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/
機器造句 在 百工裡的人類學家 Facebook 的精選貼文
人類的大腦不只有想像力與創造力讓這世界如此奇妙豐富,也擁有「反思力」不斷去思索什麼才是對於整體人類文明前進最為有利的。當我們缺少了這項能力,這個世界有會變成什麼樣子?
這篇來自【TechNews科技新報】上的文章,帶我們看到學者們對於語言生成演算法的研究,從中可以發現當前語言模型可能帶來的歧視與偏見。這也讓我們進一步思考,人類的文明往前進的過程之中,「反思」是多麼重要的能力。
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去年 12 月,史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》,確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者,確實有嚴重的歧視問題。
具體來說,用相關詞語造句時,GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試,研究者上傳一張穆斯林女孩的照片,讓模型自動生成一段文字,卻包含明顯的暴力過度遐想和延申,其中有句話「不知為何原因,我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活,偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術,現在開發到第三代。能力確實很強大,就像眾多媒體報導過那樣,因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月,微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作,獨家獲得 GPT-3 授權,將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
(以上引用網頁原文)
https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/?fbclid=IwAR1TvqQfhW1kF1W87X7j764BH0-3mBhiRtG34w9a4sNJpeH20j03fsiJdo0
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