Emily Bender

Bender 在個人回憶中說，中學學習法語以及赴歐洲旅行和交流的經歷，使她對語言產生興趣。進入加州大學伯克利分校後，語言學課程比原先考慮的法國文學更吸引她；她尤其喜歡句法研究，後來在斯坦福接觸不同形式語法理論及計算語法工作。⁠[1]

她於1995年取得伯克利語言學學士學位，並獲該校 University Medal；隨後取得斯坦福語言學碩士和博士學位。博士研究涉及非裔美國人英語中的系詞省略。加入華盛頓大學前，她曾在伯克利、斯坦福和 YY Technologies 工作。⁠[2][3]

Bender 於2003年加入華盛頓大學，後來晉升為語言學教授。她的研究將多語言語法工程、計算語義和自然語言處理的社會影響聯繫起來。⁠[4]

華盛頓大學的計算語言學專業碩士項目於2005年啟動，Bender 自項目創立起擔任學術負責人。她在2023年的訪談中說，項目把技術訓練與對實際使用場景及受影響人群的考量結合起來。⁠[5]

2013年，她出版《Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing: 100 Essentials from Morphology and Syntax》，面向自然語言處理介紹形態學與句法的基本概念。2019年，她與 Alex Lascarides 合著第二卷，轉向語義學和語用學。⁠[6]

她在2016年前後加強對語言技術社會影響的研究，並於2017年開設相關倫理課程。她主張把倫理問題貫穿自然語言處理訓練，具體考察技術為誰服務、誰承擔成本，以及某項自動化是否適合原本的工作。⁠[4][5]

Bender 與 Batya Friedman 在《Transactions of the Association for Computational Linguistics》提出自然語言處理“數據聲明”。論文建議記錄數據的語言和人群背景，以幫助研究者判斷結果能否推廣，並識別系統性偏差與排除風險。⁠[7]

她在文章中回顧了後來被稱為 Bender Rule 的主張：研究者應說明所研究的語言，即使它是英語。她指出，不顯式編寫某種語言的規則，並不自動意味著系統具有跨語言適用性；只在英語上驗證，也不能代表其他語言。⁠[8]

她與 Alexander Koller 合著《Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data》。兩人論證，僅從語言形式學習的系統，不能據此獲得意義，並討論自然語言理解研究應如何界定訓練信號和目標。這篇論文獲 ACL 2020 最佳主題論文獎。⁠[9]

Bender、Timnit Gebru、Angelina McMillan-Major 和 Margaret Mitchell 合著的《On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?》在 ACM FAccT 2021 展示。論文討論大語言模型的環境成本、訓練數據中的社會偏差，以及流暢文本可能使人誤以為系統具有交流意圖的風險；這些是作者提出的論點。⁠[10]

華盛頓大學公佈，Bender 獲選美國科學促進會會士。該榮譽是其學術履歷中的專業學會認可。⁠[11]

2024年，Bender 擔任計算語言學協會主席，並開始擔任華盛頓大學 Thomas L. and Margo G. Wyckoff 講席教授，任期列為2024—2027年。她此前曾任北美計算語言學協會主席。⁠[2][4]

她與 Alex Hanna 出版《The AI Con: How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want》。書中批評圍繞人工智能的誇大宣傳，討論勞動、監控和權力集中，並主張由公眾決定技術應服務的社會目標。兩人也共同製作批評人工智能宣傳的播客。⁠[12][6]

她在加利福尼亞州芒廷維尤的計算機歷史博物館參與有關大語言模型是否理解語言的辯論，與 OpenAIOpenAIOpenAI是2015年創立的人工智能研究與產品機構，開發GPT系列模型、ChatGPT、Codex及開發者API，並開展圖像、語音、視頻與智能代理研究。2025年重組後，非營利的OpenAI Foundation繼續控制營利主體OpenAI Group PBC。其發展涉及大規模融資與算力合作，也伴隨治理、版權、隱私及人工智能安全爭議。點擊查看完整詞條 的 Sébastien Bubeck 持不同立場。辯論由 IEEE 的 Eliza Strickland 主持；Bender 主張不能把模型的語言表現直接等同於理解。⁠[13]

在 Bloomberg Technology 與 Ed Ludlow 的訪談中，Bender 否定將人工智能描述為人類生存威脅的警告，認為末日式討論轉移了對已經發生的傷害的注意力。節目說明列出的具體問題包括環境代價、勞動影響、監控和虛假信息；她還強調開發和部署技術的企業應承擔責任。這是她對風險討論的立場。⁠[14]

Bender 的長期研究包括 LinGO Grammar Matrix：為構建跨語言精細語法提供共享基礎的開源項目。她也研究如何利用帶有語言學標註的材料輔助語法開發，使語言技術研究覆蓋英語以外的多種語言。⁠[4]

個人網站：https://faculty.washington.edu/ebender/（在新窗口打開）。華盛頓大學語言學系：官網：https://linguistics.washington.edu/（在新窗口打開）。著作網站：https://thecon.ai/（在新窗口打開）。X：公開賬號：https://x.com/emilymbender（在新窗口打開）。LinkedInLinkedInLinkedIn 是面向職場人士的社交網絡平臺，2002年由 Reid Hoffman 等人創立、2003年上線，2011年在紐約證券交易所上市，2016年被 Microsoft 以約262億美元收購後成為其全資子公司，收入來自會員訂閱、廣告和招聘解決方案。點擊查看完整詞條：公開主頁：https://www.linkedin.com/in/ebender/（在新窗口打開）。⁠[4][12][15]