Emily M. Bender

Bender studierte Linguistik an der Stanford University, wo sie im Jahr 2000 auch ihre Promotion mit dem Titel Syntactic Variation and Linguistic Competence: The Case of AAVE Copula Absence abschloss. Im Jahr 2003 wechselte Bender an die University of Washington, wo sie seitdem in verschiedenen Position tätig war, zunächst als Assistant Professor und seit 2004 als ordentliche Professorin.

In einer Veröffentlichung aus dem Jahr 2011 formulierte Bender die Empfehlung, dass wissenschaftliche Publikationen im Bereich Natural Language Processing stets explizit angeben sollten, mit welcher Sprache sie arbeiten, insbesondere auch wenn diese Sprache Englisch ist[1]. Die Empfehlung wurde von zahlreichen Wissenschaftlern aufgegriffen und ist inzwischen unter dem Namen Bender Rule bekannt[2].

Im Jahr 2020 verfasste Bender gemeinsam mit der damals bei Google angestellten Forscherin Timnit Gebru und anderen einen wissenschaftlichen Artikel,[3] dessen Veröffentlichung Google zu verhindern versuchte. Dies war Teil einer Reihe von Ereignissen, die zum Ausscheiden von Gebru bei Google führten und deren Einzelheiten umstritten sind. In dem Aufsatz ging es um ethische Fragen bei der Entwicklung von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit Hilfe von maschinellem Lernen auf der Grundlage großer Textkorpora.[4] Seitdem hat sie sich um die Popularisierung der KI-Ethik bemüht und sich gegen den Hype um große Sprachmodelle ausgesprochen.[5][6]

• Homepage von Emily M. Bender bei der University of Washington

1. Bender, E. M. (2011). On achieving and evaluating language independence in NLP. Linguistic Issues in Language Technology, 6, 1–26. Archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 30. Juni 2021; abgerufen am 6. April 2021.  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/journals.linguisticsociety.org
2. The #BenderRule: On Naming the Languages We Study and Why It Matters. Abgerufen am 6. April 2021.
3. Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret: On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜. In: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. FAccT '21. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA 3. März 2021, S. 610–623, doi:10.1145/3442188.3445922.
4. Hao, Karen: We read the paper that forced Timnit Gebru out of Google. Here's what it says. In: MIT Technology Review. 4. Dezember 2020 (technologyreview.com).
5. Emily M. Bender: Inside a Hot-Button Research Paper: Dr. Emily M. Bender Talks Large Language Models and the Future of AI Ethics. In: Emerging Tech Brew. 26. September 2022 (emergingtechbrew.com).
6. Bender, Emily M.: On NYT Magazine on AI: Resist the Urge to be Impressed. In: Medium. 2. Mai 2022 (medium.com).