Large language models and linguistic intentionality

📄 arXiv: 2404.09576v2 📥 PDF

作者: Jumbly Grindrod

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-15 (更新: 2024-09-16)

期刊: Synthese, Vol. 204: 71 (2024)

DOI: 10.1007/s11229-024-04723-8

💡 一句话要点

探讨大型语言模型的语言意向性与语义理论

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 语言意向性 元语义理论 命名实践 目的语义学 自然语言处理 人工智能伦理

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有研究对大型语言模型的语言理解能力存在争议，难以判断其输出是否具有真正的意义。
  2. 方法要点：作者提出通过最佳元语义理论来评估语言模型的语言内容，特别是应用命名实践和目的语义学理论。
  3. 实验或效果：通过理论分析，作者论证了大型语言模型的输出在某种程度上是有意义的，挑战了传统观点。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（如Chat-GPT和LLaMa）是否真正理解其生成的语言，还是仅仅作为预测机器在模拟语言使用。已有研究尝试通过元语义理论来评估这些模型的意义状态。作者提出应关注语言模型是否符合最佳元语义理论的语言内容标准，并通过Gareth Evans的命名实践理论和Ruth Millikan的目的语义学理论进行分析。作者认为，尽管大型语言模型未能满足心理意向性的条件，但其输出仍然可以被视为有意义的，特别是考虑到语言意向性依赖于已有的语言系统这一特征。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型是否真正理解其生成语言的问题。现有方法主要集中在心理意向性，但未能充分考虑语言意向性与已有语言系统的关系。

核心思路：作者提出应从元语义理论的角度重新审视大型语言模型，特别是分析其是否符合命名实践和目的语义学的标准，以此来评估其输出的意义。

技术框架：整体架构包括对Gareth Evans的命名实践理论和Ruth Millikan的目的语义学理论的应用，分析大型语言模型的输出如何符合这些理论的标准。

关键创新：最重要的创新在于将元语义理论应用于大型语言模型的评估，强调语言意向性与已有语言系统的依赖关系，这与传统的心理意向性评估方法有本质区别。

关键设计：在理论分析中，作者详细探讨了命名实践和目的语义学的核心概念，并通过实例说明大型语言模型如何在这些框架下生成有意义的输出。具体的参数设置和模型结构未在摘要中详细说明，需进一步研究。

📊 实验亮点

作者通过理论分析，论证了大型语言模型的输出在符合命名实践和目的语义学的标准下是有意义的，挑战了传统观点，推动了对语言模型理解的深入研究。

🎯 应用场景

该研究为理解大型语言模型的语言生成能力提供了新的视角，可能对自然语言处理、人工智能伦理和语言哲学等领域产生深远影响。通过明确语言意向性与已有语言系统的关系，未来的模型设计可以更好地考虑语言的实际使用场景。

📄 摘要（原文）

Do large language models like Chat-GPT or LLaMa meaningfully use the words they produce? Or are they merely clever prediction machines, simulating language use by producing statistically plausible text? There have already been some initial attempts to answer this question by showing that these models meet the criteria for entering meaningful states according to metasemantic theories of mental content. In this paper, I will argue for a different approach - that we should instead consider whether language models meet the criteria given by our best metasemantic theories of linguistic content. In that vein, I will illustrate how this can be done by applying two such theories to the case of language models: Gareth Evans' (1982) account of naming practices and Ruth Millikan's (1984, 2004, 2005) teleosemantics. In doing so, I will argue that it is a mistake to think that the failure of LLMs to meet plausible conditions for mental intentionality thereby renders their outputs meaningless, and that a distinguishing feature of linguistic intentionality - dependency on a pre-existing linguistic system - allows for the plausible result LLM outputs are meaningful.