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Große Sprachmodelle bewerten Texte unterschiedlich je nach Autor — three white disc on brown surface

Große Sprachmodelle bewerten Texte unterschiedlich je nach AutorCEFR A2

25. Nov. 2025

Adaptiert nach U. Zurich, Futurity CC BY 4.0

Foto von Siora Photography, Unsplash

KI-unterstützte Adaption des Originalartikels, vereinfacht für Sprachlernende.

Neue Forschungen zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) voreingenommene Urteile abgeben. Sie sind weniger objektiv, wenn sie wissen, wer einen Text geschrieben hat. Die Forscher testeten vier wichtige LLMs und bemerkten, dass die Modelle eine starke Anti-Chinesische Voreingenommenheit zeigten.

Wenn die Quelle des Textes nicht bekannt war, waren alle Modelle sich sehr einig. Dies änderte sich, wenn die Herkunft des Autors offenbart wurde. Die Forscher warnen, dass solche Voreingenommenheit bei der Bewertung von Inhalten gefährlich sein kann.

Schwierige Wörter

  • voreingenommenetwas oder jemanden ohne objektiv zu sein bewerten.
    voreingenommene, Voreingenommenheit
  • objektivunparteiisch und ohne persönliche Meinung.
  • ForschungWissenschaftliches Arbeiten zur neuen Erkenntnissen.
    Forschungen, Forscher
  • bewertenetwas einschätzen oder beurteilen.
    Bewertung

Tipp: Fahre über markierte Wörter oder tippe darauf, um kurze Definitionen zu sehen – während du liest oder zuhörst.

Diskussionsfragen

  • Wie könnte Voreingenommenheit die Gesellschaft beeinflussen?
  • Warum denken Sie, ist Objektivität wichtig in der Forschung?

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