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已证实AI 安全11月02日 22:50 UTC

华盛顿大学研究:主流 AI 模型在面试和测试评分中给中国和尼日利亚口音打分最低

研究人员用五种口音朗读相同脚本,测试谷歌、OpenAI 和阿里巴巴的多模态模型,发现即使转写准确,表达分乃至部分内容分仍偏低。

在 University of Washington via Newswise 阅读全文 分享

为何重要

音频模型越来越多地被用于筛选录制的求职面试、为口试和英语考试评分,因此系统性的口音扣分会直接影响招聘和教育。研究团队用相同脚本比较美国、英国、中国、印度和尼日利亚口音,从而把口音与内容区分开来。这些模型常称中国和尼日利亚说话者“含糊不清”,但实际上转写得很准确。该研究于 10 月 25 日在布达佩斯的 EMNLP 会议上发表;接下来要看模型开发商和考试机构如何回应。

要点

  • 五种口音:美国、英国、中国、印度、尼日利亚
  • 测试谷歌、OpenAI 和阿里巴巴的模型
  • 场景:求职面试、会议演讲、英语水平考试
  • 中国和尼日利亚口音得分最低
  • 10 月 25 日在布达佩斯 EMNLP 发表

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