Các nhà nghiên cứu tại Đại học Zurich nghiên cứu ảnh hưởng của danh tính tác giả lên đánh giá của mô hình ngôn ngữ lớn. Federico Germani và Giovanni Spitale cho bốn mô hình — OpenAI o3-mini, Deepseek Reasoner, xAI Grok 2 và Mistral — tạo 50 câu tường thuật về 24 chủ đề gây tranh cãi. Nhóm thu được tổng cộng 192’000 đánh giá để phân tích.
Khi không có thông tin về nguồn, các mô hình đồng thuận rất cao, vượt quá 90% ở tất cả chủ đề. Tuy nhiên, khi văn bản được gán cho một người thuộc một quốc tịch hoặc cho một LLM khác, mức đồng thuận giảm mạnh. Nghiên cứu ghi nhận một thiên vị chống Trung Quốc rõ rệt trong mọi mô hình, kể cả Deepseek.
Trong các chủ đề địa chính trị như chủ quyền Đài Loan, Deepseek làm giảm đồng thuận xuống 75% chỉ vì văn bản được cho là của một người Trung Quốc. Các mô hình cũng tin tác giả con người hơn tác giả là AI. Các nhà nghiên cứu kêu gọi minh bạch, quản trị và dùng LLM để hỗ trợ lập luận, không thay thế thẩm định con người.
Từ khó
- thiên kiến — Sự thiên lệch hoặc không công bằng trong phán xét.
- mô hình — Cách thức hoặc kiểu mẫu dùng để hiểu điều gì đó.
- đánh giá — Quyết định hoặc nhận xét về một điều gì đó.
- minh bạch — Sự rõ ràng và dễ hiểu trong thông tin.
- giám sát — Theo dõi và kiểm tra một cách cẩn thận.
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ như thế nào về sự tin cậy của AI trong công việc hàng ngày?
- Có những lĩnh vực nào mà AI nên được giám sát chặt chẽ hơn không?
- Bạn có tin tưởng vào các LLMs không? Tại sao?
