نشرت الدراسة في مجلة PNAS Nexus وقادها باحثون من جامعة ييل. فحص الفريق حدثين من القرن العشرين: إضراب سياتل العام في فبراير 1919 واحتجاجات طلابية في 1968. لجسّ التأثير، قرأ المشاركون ملخصات من GPT-4o أو مقالات Wikipedia أو ملخصات طُلبت لتكون ليبرالية أو محافظة.
وجد الباحثون أن الملخصات الافتراضية والملخصات المؤطّرة ليبرالياً دفعت المشاركين إلى التعبير عن آراء أكثر ليبرالية مقارنة بمقالات Wikipedia. أما الملخصات المؤطّرة محافظاً فكانت أقوى لدى المشاركين المحافظين. يربط الفريق هذه النتائج بتحيّزات كامنة في بيانات تدريب نماذج اللغة وكذلك بتأثيرات طريقة الطلب (prompting).
يحذر الباحثون من أن روبوتات الدردشة أقل شفافية من تحرير ويكيبيديا وينبهون إلى قدرة مطوّري النماذج على تشكيل آراء الناس. هناك مؤلفون مشاركون من جامعة ييل وجامعة روتجرز.
كلمات صعبة
- ملخص — نص قصير يشرح الأفكار الرئيسيةملخصات
- مؤطر — مقدم بطريقة تظهر موقف سياسي واضحالمؤطّرة
- تحيّز — ميل أو انحياز يؤثر في المعلومات أو الرأيتحيّزات
- شفافية — وضوح المعلومات وسهولة معرفة الجمهور بها
- تشكيل — التأثير في أفكار وآراء الناس
- نموذج — برنامج حاسوبي يعالج اللغة أو البياناتنماذج
تلميح: مرّر المؤشر أو ركّز أو اضغط على الكلمات المظلَّلة داخل القصة لرؤية تعريفات سريعة أثناء القراءة أو الاستماع.
أسئلة للمناقشة
- هل تعتقد أن ملخصات نموذج لغوي مثل GPT-4o يمكن أن تؤثر في آراء الناس؟ ولماذا؟
- كيف يمكن أن تزيد شركات أو مطورو النماذج شفافية روبوتات الدردشة مقارنة بتحرير ويكيبيديا؟
- عند البحث عن حدث تاريخي، هل تفضل قراءة ملخص من نموذج لغوي أم مقال Wikipedia؟ اذكر سبباً واحداً.
