Emily Menon Bender (née en 1973) est une linguiste américaine et professeure à l'Université de Washington, où elle dirige son laboratoire de linguistique computationnelle. Elle se spécialise en linguistique computationnelle et en traitement automatique des langues, avec un accent sur l'intersection entre la théorie linguistique et les systèmes d'apprentissage automatique. Bender est connue pour ses analyses critiques des risques liés aux grands modèles de langage et pour son plaidoyer en faveur de pratiques éthiques dans le domaine.
Bender a publié de nombreux travaux sur les dangers des grands modèles de langage et sur l'éthique dans le traitement automatique des langues. Elle a co-écrit le livre de 2025 The AI Con: How to Fight Big Tech's Hype and Create the Future We Want, qui critique les récits de l'industrie autour de l'intelligence artificielle. Ses travaux ont influencé les débats sur la responsabilité en matière d'IA et sur les limites de la génération statistique de texte.
Formation
Bender a obtenu un AB en linguistique de l'Université de Californie à Berkeley en 1995. Elle a reçu sa maîtrise de l'Université Stanford en 1997 et son doctorat de Stanford en 2000, avec une thèse sur la variation syntaxique et la compétence linguistique dans l'anglais vernaculaire afro-américain (AAVE). Ses directeurs de thèse étaient Tom Wasow et Penelope Eckert, tous deux figures éminentes en syntaxe et en sociolinguistique.
Carrière et recherche
Avant de rejoindre l'Université de Washington, Bender a occupé des postes à l'Université Stanford et à l'UC Berkeley, et a travaillé dans l'industrie chez YY Technologies. Elle est membre du corps professoral de l'Université de Washington depuis 2003, où elle est professeure au département de linguistique, professeure adjointe au département d'informatique et d'ingénierie, directrice facultaire du Master of Science en linguistique computationnelle, et directrice du laboratoire de linguistique computationnelle. Elle détient la chaire professorale dotée Howard et Frances Nostrand.
Bender a été présidente de l'Association pour la linguistique computationnelle en 2024. Elle a été élue membre de l'Association américaine pour l'avancement des sciences en 2022, en reconnaissance de ses contributions à la linguistique computationnelle et à l'éthique de l'IA.
Contributions
Bender a publié des recherches sur les structures linguistiques du japonais, du chintang, du mandarin, du wambaya, de la langue des signes américaine et de l'anglais. Elle a construit la matrice de grammaire LinGO, un kit de démarrage open-source pour développer des grammaires de précision à large couverture basées sur la grammaire syntagmatique guidée par les têtes (HPSG), qui a été utilisé par des chercheurs du monde entier pour construire des grammaires pour diverses langues.
En 2013, elle a publié Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing: 100 Essentials from Morphology and Syntax, suivi de Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing II: 100 Essentials from Semantics and Pragmatics en 2019, co-écrit avec Alex Lascarides. Ces deux livres expliquent les principes linguistiques de base en termes accessibles pour les praticiens du TAL, comblant le fossé entre la linguistique et les méthodes computationnelles.
En 2021, Bender a présenté l'article « On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜 » à la conférence ACM sur l'équité, la responsabilité et la transparence, co-écrit avec la chercheuse de Google Timnit Gebru et d'autres. L'article discutait des problèmes éthiques liés à la construction de systèmes de TAL utilisant l'apprentissage automatique à partir de grands corpus de texte, notamment les coûts environnementaux, les biais et les limites de l'apprentissage statistique. Google a tenté de bloquer sa publication, ce qui a conduit à une série d'événements culminant avec le départ de Gebru de l'entreprise, dont les détails restent contestés. L'article est devenu une référence dans le discours sur l'éthique de l'IA.
Depuis lors, Bender a investi des efforts dans la vulgarisation de l'éthique de l'IA et a pris une position publique contre le battage médiatique entourant les modèles d'IA générative et basés sur les transformeurs. Elle soutient que de nombreuses affirmations sur la compréhension machine sont exagérées et que les chercheurs devraient être plus prudents dans leurs assertions.
La règle de Bender
La règle de Bender, issue d'une question que Bender posait systématiquement lors de présentations de recherche, conseille aux chercheurs computationnels de « toujours nommer la langue avec laquelle vous travaillez ». Ce principe met en évidence la tendance de la recherche en TAL à se tourner par défaut vers l'anglais et encourage une reconnaissance explicite de la portée linguistique de toute étude, favorisant la reproductibilité et la validité interlinguistique.
Forme versus sens
Bender établit une distinction entre la forme linguistique et le sens linguistique. La forme fait référence à la structure du langage, comme la syntaxe et la morphologie, tandis que le sens fait référence aux idées que le langage représente. Dans un article de 2020, elle a soutenu que les modèles d'apprentissage automatique pour le TAL entraînés uniquement sur la forme, sans lien avec le sens, ne peuvent pas comprendre le langage de manière significative. Par conséquent, elle a soutenu que des outils comme ChatGPT n'ont aucun moyen de comprendre de manière significative le texte qu'ils traitent ou génèrent, car ils fonctionnent uniquement sur des motifs statistiques de forme.
Cette perspective remet en question l'idée que les modèles de réseaux de neurones atteignent une véritable compréhension, et elle a informé ses critiques des affirmations de l'industrie sur les capacités de l'IA. Elle souligne que ces systèmes sont essentiellement des « perroquets stochastiques » qui régurgitent des motifs issus des données d'entraînement sans ancrage sémantique.
Livres publiés
Bender a écrit ou co-écrit plusieurs livres influents. Sa thèse de 2000, Syntactic Variation and Linguistic Competence: The Case of AAVE Copula Absence, a été publiée par l'Université Stanford. En 2003, elle a co-écrit Syntactic Theory: A Formal Introduction avec Ivan Sag et Tom Wasow, publié par le Center for the Study of Language and Information. Ses volumes de 2013 et 2019 sur les fondamentaux linguistiques pour le TAL, publiés par Springer, sont largement utilisés dans le domaine. En 2025, elle a co-écrit The AI Con avec Alex Hanna, publié par Harper, qui critique le battage médiatique de la grande tech autour de l'IA et propose des futurs alternatifs.
Articles publiés
Bender a publié de nombreux articles dans des revues et des actes de conférences. Parmi les travaux notables figurent « The Syntax of Mandarin Bă: Reconsidering the Verbal Analysis » (2000) dans le Journal of East Asian Linguistics, et « The Grammar Matrix: An open-source starter-kit for the rapid development of cross-linguistically consistent broad-coverage precision grammars » (2002) avec Dan Flickinger et Stephan Oepen. Elle a également co-écrit des articles sur le traitement du japonais, des outils de texte glosé interlinéaire et des bases de données multilingues. Son article de 2021 sur les perroquets stochastiques reste son travail le plus cité, apparaissant dans les actes de la conférence ACM.
Références
[Références omises dans ce résumé.]
Liens externes
Page personnelle à l'Université de Washington ; Page facultaire à l'Université de Washington ; Article d'Emily Bender dans la série Famous Linguists de The Linguist List.