艾米莉·M·本德（生于1973年）是一位美国语言学家，华盛顿大学教授，并担任该校计算语言学实验室主任。她专攻计算语言学和自然语言处理，重点关注语言学理论与机器学习系统之间的交叉领域。本德以其对大型语言模型风险的批判性分析以及倡导该领域的伦理实践而闻名。
本德在大型语言模型的危险性以及自然语言处理伦理方面发表了大量著作。她合著了2025年出版的《AI骗局：如何对抗科技巨头的炒作，创造我们想要的未来》一书，该书批判了围绕人工智能的行业叙事。她的研究对AI问责制的讨论以及统计文本生成的局限性产生了影响。
教育背景
本德于1995年在加州大学伯克利分校获得语言学文学学士学位。她于1997年在斯坦福大学获得硕士学位，并于2000年在该校获得博士学位，其博士论文研究了非裔美国人英语中的句法变异与语言能力。她的博士导师是汤姆·瓦索和佩内洛普·埃克特，两人都是句法学和社会语言学领域的知名学者。
职业生涯与研究
在加入华盛顿大学之前，本德曾在斯坦福大学和加州大学伯克利分校任职，并在业界工作于YY科技公司。自2003年起，她在华盛顿大学任教，担任语言学系教授、计算机科学与工程系兼职教授、计算语言学硕士项目教务主任以及计算语言学实验室主任。她还持有霍华德与弗朗西丝·诺斯特兰德讲席教授职位。
本德于2024年担任计算语言学协会主席。她于2022年当选为美国科学促进会会士，以表彰她在计算语言学和AI伦理方面的贡献。
主要贡献
本德的研究涵盖了日语、金塘语、瓦姆巴瑞语、美国手语和英语等多种语言的 linguistic structures。她构建了LinGO语法矩阵，这是一个开源的入门工具包，用于开发广泛的、高精度的中心语驱动短语结构语法（HPSG），已被全球研究人员用于构建多种语言的语法体系。
2013年，她出版了《自然语言处理的语言学基础：形态学与句法100要点》，随后于2019年与亚历克斯·拉西迪斯合著了《自然语言处理的语言学基础II：语义学与语用学100要点》。两本书均以通俗易懂的语言向NLP从业者阐释了基本语言学原理，弥合了语言学与计算方法之间的鸿沟。
2021年，本德在ACM公平、问责与透明度会议上发表了论文《随机鹦鹉的危险：语言模型会不会太大？》，该论文与谷歌研究员蒂姆尼特·格布鲁等人合著。论文讨论了利用大规模文本语料构建NLP系统所涉及的伦理问题，包括环境成本、偏见以及统计学习的局限性。谷歌试图阻止该论文的发表，引发了一系列事件，最终导致格布鲁离开公司，相关细节至今仍有争议。该论文成为AI伦理讨论中的里程碑式作品。
此后，本德积极投身于AI伦理的普及工作，并公开反对围绕生成式AI和Transformer模型的炒作。她认为，许多关于机器理解能力的说法被夸大了，研究人员应在其论断上更加谨慎。
本德法则
本德法则源于本德在研究讲座中反复提出的一个问题，该法则建议计算语言学者“始终指明你所研究的语言”。这一原则揭示了NLP研究以英语为默认语言的倾向，并鼓励明确承认任何研究的语言范围，以促进可复现性和跨语言有效性。
形式与意义
本德区分了语言形式与语言意义。形式指语言的结构，如句法和形态；意义则指语言所表达的概念。在2020年的一篇论文中，她认为，仅基于形式训练的NLP机器学习模型，由于缺乏与意义的关联，无法真正理解语言。因此，她主张像ChatGPT这样的工具无法真正理解它们所处理或生成的文本，因为它们仅基于统计模式运作。
这一观点挑战了神经网络模型能够实现真正理解的观念，并为她批评AI行业的相关主张提供了依据。她强调，此类系统本质上是“随机鹦鹉”，仅从训练数据中复述模式，而缺乏语义基础。
出版著作
本德撰写或合著了多部有影响力的著作。她的2000年博士论文《句法变异与语言能力：以非裔美国人英语中的系词省略为例》由斯坦福大学出版。2003年，她与伊万·萨格和汤姆·瓦索合著了《句法理论：形式化导论》，由语言与信息研究中心出版。她于2013年和2019年出版的两卷《自然语言处理的语言学基础》由施普林格出版，在学界广泛使用。2025年，她与亚历克斯·汉纳合著了《AI骗局》，由哈珀出版社出版，该书批判了大型科技公司的AI炒作并提出了替代性未来方案。
主要论文
本德在期刊和会议论文集上发表了大量论文。值得注意的作品包括2000年的《普通话“把”字句的句法：重新审视动词分析》（发表于《东亚语言学杂志》），以及2002年与丹·弗利金格和斯特凡·奥彭合著的《语法矩阵：快速开发跨语言一致性宽覆盖精度语法的开源入门工具包》。她还合著了关于日语处理、行间 glossed 文本工具和多语言数据库的论文。她2021年关于随机鹦鹉的论文是她被引用最多的作品，发表于ACM会议论文集。
参考文献
[此处省略参考文献]
外部链接
华盛顿大学个人主页；华盛顿大学教员页面；《语言学家列表》中关于艾米莉·M·本德的“著名语言学家”系列文章。