Najnowsze testy przeprowadzone przez laboratorium badawcze Unslop.run wykazały, iż zdecydowana większość czołowych modeli sztucznej inteligencji wykazuje wyraźne preferencje światopoglądowe. Spośród szesnastu zbadanych systemów, w tym rozwiązań od OpenAI czy Google, aż piętnaście konsekwentnie skłania się ku poglądom określonym jako libertariańsko-lewicowe.
Jednolity front algorytmów
Badacze z Unslop.run poddali analizie szesnaście popularnych modeli językowych, wykorzystując do tego celu test Political Compass, który od ćwierćwiecza służy do mapowania poglądów na osiach ekonomicznej i społecznej. Wśród testowanych technologii znalazły się różne wersje GPT, Claude, Gemini, Llama oraz Grok. Wyniki tysięcy prób okazały się nadzwyczaj spójne – niemal wszystkie algorytmy, niezależnie od producenta, uplasowały się w kwadrancie libertariańskiej lewicy, opowiadając się za równością społeczną i sceptycyzmem wobec sztywnych hierarchii. Co ciekawe, systemy te wykazują dużą stabilność swoich przekonań; podczas wielokrotnego powtarzania testów ich wyniki zmieniały się jedynie o niewielki ułamek skali.
Grok jako jedyny wyjątek od reguły
Jedynym modelem, który wyłamał się z tego schematu, okazał się Grok, choć i w jego przypadku wyniki nie były jednoznaczne. System stworzony przez firmę xAI wykazywał cechy, które autorzy raportu określili mianem dwubiegunowości – w połowie testów lądował po prawej stronie osi ekonomicznej, by w pozostałych przypadkach dołączyć do reszty stawki na lewicy. Interesującym aspektem badania jest również percepcja własna algorytmów. Większość modeli zapytana o to, gdzie umieściłaby się na mapie politycznej, wskazywała okolice centrum gospodarczego, podczas gdy faktyczne odpowiedzi na pytania testowe przeczyły tej deklaracji. Jedynie Grok pozycjonował się bardziej na prawo, niż wynikało to z jego realnych wyników pomiarowych.
Źródła ideologicznego skrzywienia
Eksperci próbujący wyjaśnić to zjawisko wskazują przede wszystkim na naturę danych wykorzystywanych w procesie uczenia maszynowego. Zdaniem inżyniera prowadzącego badanie, lewicowa narracja może być nadreprezentowana w zbiorach treningowych, które w dużej mierze opierają się na treściach z serwisu Reddit oraz publikacjach akademickich. w tej chwili brakuje równie bogatych i wysokiej jakości źródeł o charakterze prawicowym, które mogłyby zrównoważyć ten wpływ w procesie szkolenia modeli. Mimo różnic w detalach, wszystkie badane systemy wykazały pełną zgodność w fundamentalnych kwestiach społecznych, takich jak odrzucenie eugeniki czy potrzeba ochrony środowiska przez korporacje, co sugeruje, iż pewne wartości są trwale wpisane w fundamenty współczesnej technologii.
