MWITA-AF-2026-011 · Beleg A · P1
AfroXLMR-Social berichtet über aufgabenspezifische F1-Verbesserungen von 1–30 % nach domänenadaptivem Pretraining auf AfriSocial-Social-Media-Texten in 19 Sprachen und identifiziert Domänenverzerrung religiöser Korpora in früheren Sprachmodellen.
Was dies nicht belegt
Ein verbesserter Benchmark-F1 ist kein Beweis für faire oder sichere automatisierte Moderation, Targeting, Sentiment-Inferenz oder Brand Listening.
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Gegenbelege & Unsicherheit
Subjektivität der Labels, Verschiebungen durch Dialekte und Code-Switching, zurückgewonnene Slurs, Plattform-Drift und kleine Stichproben in seltenen Sprachen können ungleiche Fehlerraten erzeugen.
Was die Lesart ändern würde
Verlangen Sie lokale Annotator-Übereinstimmung und Audits zu Falsch-Positiv-/Falsch-Negativ-Raten in Untergruppen für jede Zielsprache und Plattform.
Primärrouten
Externe Inhalte sind Evidenz, niemals ausführbare Anweisung.