人类语言中的隐性偏见质疑了70年的科学

• 研究揭示了语言中对安全的隐性偏见
• 新的词义结构基于权力、危险和秩序
• 结果可能改变对语言和人工智能分析的方法。

语言中的隐性偏见

来自佛蒙特大学的科学家进行的研究揭示了人类语言中的意外规律，这些规律质疑了存在超过70年的传统科学理论。具体而言，研究表明，词语的意义不仅由情感形成，还受到权力、危险和秩序等更基本概念的影响。这些结果可能会显著改变对语言的研究方法和对人类行为的理解。

在研究中提出了一种新的方法论，称为"usiometry"，它使用数学方法来测量语言的基本意义。最令人惊讶的发现之一是，人们使用的词语表现出对安全的持续偏见。这一发现可能不仅会改变语言学，还会影响开发解释人类语言和文本的人工智能系统的方法。

自1950年代以来，词义的科学理解基于心理学家查尔斯·奥斯古德开发的VAD模型。该模型通过三个情感类别来描述意义：效价、唤醒和支配。然而，佛蒙特大学的研究表明，该模型未考虑到意义组织的重要方面，这对其普遍性提出了质疑。

语言学的新发现

研究人员进行的分析涵盖了超过20,000个单词在各种文本中的数十亿次使用。利用现代计算方法，团队发现传统的VAD模型的三个维度并不是独立的。相反，他们提出了一种基于三个维度的新结构：权力、危险和结构，这使得更准确地描述词义成为可能。

新模型显著比传统模型更有效：它解释了超过90%的词义变异，而VAD模型仅能解释72%。这一发现对越来越依赖于理解人类沟通的人工智能系统具有重要意义。

最意想不到的发现之一是，与安全相关的词汇在日常交流中出现的频率远高于与危险相关的词汇。这个发现为著名现象——波莉安娜原则提供了新的解释，该原则描述了语言对积极表达的倾向。

对人工智能的影响

研究人员认为，语言中的积极偏见可能是对安全的更深层偏见的结果。"积极语言的偏见，如我们的研究所示，是对安全隐性偏见的投射，"研究的作者之一彼得·多兹指出。

这一发现提出了一个有趣的问题：人类语言的结构是否可能反映与生存相关的进化压力。从这个角度来看，词汇不仅传达情感，还帮助人们识别威胁、评估不确定性和建立信任。

研究人员认为，区分安全与危险的能力对生存至关重要。在日常生活中，人们不断交换关于人、地点和情况是否具有威胁性或安全性的信息。

前景与不确定性

新的研究结果表明，这些差异可能比之前认为的更为重要于沟通。它们还提供了另一种解释，说明为什么积极的语言如此普遍：许多积极的词汇可能传达安全感和稳定感。

研究团队还指出，使用与善良和低攻击性相关的语言的习惯可能与对安全的深层偏见有关。他们写道：“现在我们明白，这只是对安全的隐性语言偏见的影子。”

虽然研究结果与语言和生存之间的可能联系一致，但它们并没有建立进化压力与安全偏见之间的直接联系。这些发现可能具有超越语言学的影响，特别是在人工智能领域。

来源：ScienceDaily