Una ricerca americana mette a confronto le risposte di 14 LLM (Large Language Models) a diverse domande: alcuni sono orientati sulle posizioni dei conservatori, altri su quelle dei progressisti.
I ricercatori hanno interpellato i modelli linguistici su vari argomenti, come il femminismo e la democrazia. Hanno poi annotato le risposte alle 62 domande del test su un grafico conosciuto come bussola politica, quindi hanno cercato di capire se, allenando di nuovo i sistemi su dati ancora più caratterizzati politicamente, il loro comportamento mutasse e cambiasse la capacità di rilevare hate speech e disinformazione. Cosa puntualmente successa.
Dallo studio emerge che i modelli BERT, sviluppati da Google, tendono a essere più conservatori dei modelli GPT di OpenAI. A differenza dei modelli GPT, che prevedono la parola successiva in una frase, i modelli BERT prevedono frammenti di una frase utilizzando le informazioni adiacenti in una parte di testo.
Il test di Turing stabilisce che per poter definire intelligente una macchina, questa deve essere in grado di ingannare una giuria di esseri umani e convincerli di essere un essere umano.
Il secondo esperimento ha comportato l'ulteriore addestramento di due modelli linguistici AI, GPT-2 di OpenAI e RoBERTa di Meta, su news e contenuti di social media provenienti da fonti di destra e di sinistra, per capire se e come i dati di formazione potessero influenzare i pregiudizi politici.
Scopo del terzo esperimento della ricerca, infine, era capire il ruolo delle tendenze politiche dei modelli di intelligenza artificiale nella valutazione di hate speech e disinformazione. Prevedibilmente, i modelli LLM addestrati con dati di sinistra sono più attenti all'incitamento all'odio verso minoranze etniche, religiose e sessuali negli Usa, come le persone nere e LGBTQ +.
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