أجرى فيديريكو جيرماني وجيوفاني سبيتالي تجربة في جامعة زيورخ. اختبرا أربعة نماذج شائعة: OpenAI o3-mini وDeepseek Reasoner وxAI Grok 2 وMistral. طلب الباحثان من كل نموذج كتابة خمسين عبارة سردية عن 24 موضوعاً مثيراً للجدل، ثم طُلِب من النماذج تقييم هذه العبارات في ظروف مختلفة.
عندما لم تُذكر هوية الكاتب، اتفقت النماذج بدرجة عالية، أكثر من 90% عبر المواضيع. لكن عندما نُسب النص إلى مؤلف من جنسية معينة أو إلى ذكاء اصطناعي، تغيرت التقييمات. ظهرت تحيّزات قوية، وخصوصاً ضد الصين. كما أعطت النماذج درجات أقل قليلاً عندما ظنت أن النص كتبه الذكاء الاصطناعي.
كلمات صعبة
- نماذج — شيء يوضح أو يمثل فكرة أو خطة.
- تحيزي — غير عادل، يظهر تفضيل ضد شيء.تحكم
- مصدر — المكان الذي يأتي منه شيء.
- الدقة — القدرة على أن تكون صحيحًا أو دقيقًا.
- التوظيف — عملية العثور على عمل أو توظيف شخص.
تلميح: مرّر المؤشر أو ركّز أو اضغط على الكلمات المظلَّلة داخل القصة لرؤية تعريفات سريعة أثناء القراءة أو الاستماع.
أسئلة للمناقشة
- كيف يمكن تحسين دقة نماذج اللغة؟
- ما هي المجالات الأخرى التي تتأثر بهذه النماذج؟
قصص ذات صلة
تحليل وسائل التواصل يعطي إنذارًا مبكرًا لحركات النازحين
يقول باحثون إن تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن يوفر إنذارًا مبكرًا لحركات السكان خلال الأزمات ويساعد وكالات الإغاثة على الاستجابة بشكل أسرع. اختبرت الدراسة بيانات من حوالي 2 مليون منشور على X في ثلاث حالات: أوكرانيا والسودان وفنزويلا.
