Emily Bender

Bender 在个人回忆中说，中学学习法语以及赴欧洲旅行和交流的经历，使她对语言产生兴趣。进入加州大学伯克利分校后，语言学课程比原先考虑的法国文学更吸引她；她尤其喜欢句法研究，后来在斯坦福接触不同形式语法理论及计算语法工作。⁠[1]

她于1995年取得伯克利语言学学士学位，并获该校 University Medal；随后取得斯坦福语言学硕士和博士学位。博士研究涉及非裔美国人英语中的系词省略。加入华盛顿大学前，她曾在伯克利、斯坦福和 YY Technologies 工作。⁠[2][3]

Bender 于2003年加入华盛顿大学，后来晋升为语言学教授。她的研究将多语言语法工程、计算语义和自然语言处理的社会影响联系起来。⁠[4]

华盛顿大学的计算语言学专业硕士项目于2005年启动，Bender 自项目创立起担任学术负责人。她在2023年的访谈中说，项目把技术训练与对实际使用场景及受影响人群的考量结合起来。⁠[5]

2013年，她出版《Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing: 100 Essentials from Morphology and Syntax》，面向自然语言处理介绍形态学与句法的基本概念。2019年，她与 Alex Lascarides 合著第二卷，转向语义学和语用学。⁠[6]

她在2016年前后加强对语言技术社会影响的研究，并于2017年开设相关伦理课程。她主张把伦理问题贯穿自然语言处理训练，具体考察技术为谁服务、谁承担成本，以及某项自动化是否适合原本的工作。⁠[4][5]

Bender 与 Batya Friedman 在《Transactions of the Association for Computational Linguistics》提出自然语言处理“数据声明”。论文建议记录数据的语言和人群背景，以帮助研究者判断结果能否推广，并识别系统性偏差与排除风险。⁠[7]

她在文章中回顾了后来被称为 Bender Rule 的主张：研究者应说明所研究的语言，即使它是英语。她指出，不显式编写某种语言的规则，并不自动意味着系统具有跨语言适用性；只在英语上验证，也不能代表其他语言。⁠[8]

她与 Alexander Koller 合著《Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data》。两人论证，仅从语言形式学习的系统，不能据此获得意义，并讨论自然语言理解研究应如何界定训练信号和目标。这篇论文获 ACL 2020 最佳主题论文奖。⁠[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。论文讨论大语言模型的环境成本、训练数据中的社会偏差，以及流畅文本可能使人误以为系统具有交流意图的风险；这些是作者提出的论点。⁠[10]

华盛顿大学公布，Bender 获选美国科学促进会会士。该荣誉是其学术履历中的专业学会认可。⁠[11]

2024年，Bender 担任计算语言学协会主席，并开始担任华盛顿大学 Thomas L. and Margo G. Wyckoff 讲席教授，任期列为2024—2027年。她此前曾任北美计算语言学协会主席。⁠[2][4]

她与 Alex Hanna 出版《The AI Con: How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want》。书中批评围绕人工智能的夸大宣传，讨论劳动、监控和权力集中，并主张由公众决定技术应服务的社会目标。两人也共同制作批评人工智能宣传的播客。⁠[12][6]

她在加利福尼亚州芒廷维尤的计算机历史博物馆参与有关大语言模型是否理解语言的辩论，与 OpenAIOpenAIOpenAI是2015年创立的人工智能研究与产品机构，开发GPT系列模型、ChatGPT、Codex及开发者API，并开展图像、语音、视频与智能代理研究。2025年重组后，非营利的OpenAI Foundation继续控制营利主体OpenAI Group PBC。其发展涉及大规模融资与算力合作，也伴随治理、版权、隐私及人工智能安全争议。点击查看完整词条 的 Sébastien Bubeck 持不同立场。辩论由 IEEE 的 Eliza Strickland 主持；Bender 主张不能把模型的语言表现直接等同于理解。⁠[13]

在 Bloomberg Technology 与 Ed Ludlow 的访谈中，Bender 否定将人工智能描述为人类生存威胁的警告，认为末日式讨论转移了对已经发生的伤害的注意力。节目说明列出的具体问题包括环境代价、劳动影响、监控和虚假信息；她还强调开发和部署技术的企业应承担责任。这是她对风险讨论的立场。⁠[14]

Bender 的长期研究包括 LinGO Grammar Matrix：为构建跨语言精细语法提供共享基础的开源项目。她也研究如何利用带有语言学标注的材料辅助语法开发，使语言技术研究覆盖英语以外的多种语言。⁠[4]

个人网站：https://faculty.washington.edu/ebender/（在新窗口打开）。华盛顿大学语言学系：官网：https://linguistics.washington.edu/（在新窗口打开）。著作网站：https://thecon.ai/（在新窗口打开）。X：公开账号：https://x.com/emilymbender（在新窗口打开）。LinkedInLinkedInLinkedIn 是面向职场人士的社交网络平台，2002年由 Reid Hoffman 等人创立、2003年上线，2011年在纽约证券交易所上市，2016年被 Microsoft 以约262亿美元收购后成为其全资子公司，收入来自会员订阅、广告和招聘解决方案。点击查看完整词条：公开主页：https://www.linkedin.com/in/ebender/（在新窗口打开）。⁠[4][12][15]