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Con
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María Ribes explica una broma común entre lingüistas sobre cómo ChatGPT parece tener un 'lenguaje 1' basado en inglés, lo que genera sesgos lingüísticos significativos.
…¿Cómo? Tiene muchísimas más fuentes en latín, claro, es que estadísticamente... Pero declina, declina, ¿sabes? No es que te diga la palabra y se le olvide poner los casos que se conoce a la mayoría de la gente; parece que traduce pero eso ya os digo es la. Broma que tenemos los lingüistas: que tienen la lengua 1, que es el inglés, y por eso ese sesgo lingüístico tan grande que es que estamos haciendo incluso plantillas para ver cómo, por ejemplo, un algoritmo cualquiera a la hora de solicitar no sé una beca en una universidad; yo estoy haciendo plantillas con los alumnos y según cómo le hago el input, pues me da la beca o no me lleva o no me lleva al sitio. Pero claro, ahí también entran, hay que decirlo, otros sesgos: que el sesgo lingüístico te lleva al sesgo también cultural y racial. Como método para ver si hay un sesgo lingüístico lo que uno tendría capaz que hacer sería algo así como usar los lenguajes menos comunes, incluso aquellos los no escritos, porque de los otros tiene mucho corpus, probablemente tiene tanto cuerpo de información…
Significado #1 · Palabras #1
María Ribes explica una broma común entre lingüistas sobre cómo ChatGPT parece tener un 'lenguaje 1' basado en inglés, lo que genera sesgos lingüísticos significativos.
Habla: María RibesSignificado #1 · Palabras #1chatgpt lenguaje uno ingléssesgos lingüísticos algoritmo becas universidadplantillas input beca universidadsesgo lingüístico sesgo cultural racial…¿Cómo? Tiene muchísimas más fuentes en latín, claro, es que estadísticamente... Pero declina, declina, ¿sabes? No es que te diga la palabra y se le olvide poner los casos que se conoce a la mayoría de la gente; parece que traduce pero eso ya os digo es la. Broma que tenemos los lingüistas: que tienen la lengua 1, que es el inglés, y por eso ese sesgo lingüístico tan grande que es que estamos haciendo incluso plantillas para ver cómo, por ejemplo, un algoritmo cualquiera a la hora de solicitar no sé una beca en una universidad; yo estoy haciendo plantillas con los alumnos y según cómo le hago el input, pues me da la beca o no me lleva o no me lleva al sitio. Pero claro, ahí también entran, hay que decirlo, otros sesgos: que el sesgo lingüístico te lleva al sesgo también cultural y racial. Como método para ver si hay un sesgo lingüístico lo que uno tendría capaz que hacer sería algo así como usar los lenguajes menos comunes, incluso aquellos los no escritos, porque de los otros tiene mucho corpus, probablemente tiene tanto cuerpo de información…