人物档案 · MIND_015
艾米莉·本德
Emily M. Bender华盛顿大学语言学教授、计算语言学实验室主任。2021 年论文《随机鹦鹉的危险》合著者，2020 年「章鱼论文」提出仅凭语言形式无法习得意义；2025 年与 Alex Hanna 合著《The AI Con》。
他在这些问题上说过什么
Ⅱ·07一个词的意义究竟从哪里来？7 段
语言是形式与意义的配对，模型只拿到形式这一半，另一半始终在训练数据之外。
词作为一串字符与词作为形式和意义的配对是两回事，而语言模型只接触得到字符
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 29:42 · 2021 · 追问 →
语音助手在设闹钟、开灯这类受限任务上是有理解的，因为其训练把语言映射到了语言之外的东西
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 33:55 · 2021 · 追问 →
只接触语言形式的系统学不到语言系统本身，只能学到符号的分布规律
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 42:03 · 2021 · 追问 →
母语习得的关键是共同注意：照料者顺着孩子的注意力给出对应的词
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 42:23 · 2021 · 追问 →
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Ⅱ·02什么才算真正知道？4 段
NLP 系统在投放使用前应像其他工程领域那样完成容差、适用范围与认证测试
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 14:23 · 2021 · 追问 →
因为某个系统在 GLUE 上超过部分人类得分就宣称计算机比人更懂英语，是对基准用途的滥用
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 52:08 · 2021 · 追问 →
评估系统应当用专门编排的测试套件覆盖特定情形，而不是靠随机抽样的测试数据
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 55:10 · 2021 · 追问 →
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Ⅱ·05能给出正确答案，就意味着真正理解了吗？2 段
通过测试只证明人太擅长替连贯文本补上意义；懂需要与世界有接口，不是分数够高。
人太容易从语言里读出意义并替它补上说得通的背景，因此不适合充当图灵测试的测试者
Emily M. Bender — Language Models and Linguistics · 32:22 · 2021 · 追问 →
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Ⅱ·03能预测，就等于理解了吗？1 段
Ⅳ·04一个社会应该如何分配财富？1 段
Ⅱ·01知识从哪里来？1 段
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追问一个大问题。 苏菲拉底的每周来信，写这一周在追问的问题和看到的回应。
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