Computers die taal leren op basis van alledaagse teksten, ontwikkelen dezelfde vooroordelen over gender, ras, etniciteit en leeftijd als mensen. Dat concluderen Amerikaans en Britse wetenschappers uit hun onderzoek naar woordassociaties.

De onderzoekers lieten een kunstmatig intelligent systeem een enorme hoeveelheid Engelse ‘alledaagse’ tekst verwerken, teksten die op internet te vinden zijn, zowel van professionele als van niet-professionele schrijvers. Vervolgens onderzochten ze welke woorden het systeem met elkaar associeerde en hoe sterk die associaties waren.

Hieruit bleek dat de woordassociaties sterk lijken op de woordassociaties van de mens. Zo worden woorden als hond en kat sterker met elkaar geassocieerd dan hond en koelkast. Maar het geldt ook voor minder onschuldige associaties. Het systeem koppelt bijvoorbeeld vrouw eerder aan gezin of kunst, en man eerder aan carrière of wetenschap. En Europees-Amerikaanse achternamen werden eerder verbonden aan woorden als plezierig dan Afrikaans-Amerikaanse achternamen. (De kennis van nu)

Vorige Volgende