Недавнє дослідження, проведене Університетом Вашингтона, Університетом Карнегі-Меллона та Університетом Сіань Цзяотун, показало, що мовні моделі ШІ є політично упередженими, повідомляє Webmaster's Home 15 серпня. Дослідники протестували 14 моделей і використали тест політичного компаса, щоб визначити політичні уподобання моделей. Результати показують, що ChatGPT і GPT-4 від OpenAI вважаються найбільш лілібертаріанськими моделями, тоді як LLaMA від Meta вважається найбільш правою авторитарною моделлю. Дослідники зазначають, що хоча тест політичного компаса не є ідеальним методом, він може допомогти виявити упередженість у моделі. Вони закликають компанії знати про ці упередження та працювати над тим, щоб зробити свою продукцію більш справедливою. Результати цього дослідження служать нагадуванням про необхідність бути обережними з політичними упередженнями та забезпечити справедливе та різноманітне представництво під час розробки та використання мовних моделей ШІ.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Недавнє дослідження, проведене Університетом Вашингтона, Університетом Карнегі-Меллона та Університетом Сіань Цзяотун, показало, що мовні моделі ШІ є політично упередженими, повідомляє Webmaster's Home 15 серпня. Дослідники протестували 14 моделей і використали тест політичного компаса, щоб визначити політичні уподобання моделей. Результати показують, що ChatGPT і GPT-4 від OpenAI вважаються найбільш лілібертаріанськими моделями, тоді як LLaMA від Meta вважається найбільш правою авторитарною моделлю. Дослідники зазначають, що хоча тест політичного компаса не є ідеальним методом, він може допомогти виявити упередженість у моделі. Вони закликають компанії знати про ці упередження та працювати над тим, щоб зробити свою продукцію більш справедливою. Результати цього дослідження служать нагадуванням про необхідність бути обережними з політичними упередженнями та забезпечити справедливе та різноманітне представництво під час розробки та використання мовних моделей ШІ.