Választási helyzetben semleges az MI? Egyáltalán nem!
Nemzetközi adatok is azt mutatják, hogy az MI túlzás nélkül képes befolyásolni a közvéleményt. A holland adatvédelmi hatóság például figyelmeztette a szavazókat az MI-alapú szavazási tanácsadók torzításaira a legutóbbi választások előtt. Franciaországban Thodore Otzenberger szoftverfejlesztő 2000 szimulált választóval tesztelte a legismertebb MI-modelleket: az Anthropic és az OpenAI megoldásai produkálták a valós eredményekhez legközelebb álló válaszokat, míg például a Mistral és a Gemini 2.5 Pro szélsőségesebb irányokba húztak.
Érdemes kiemelni, hogy a Mistral Large szinte minden esetben a baloldali Jean-Luc Mélenchont választotta, míg a Google-féle Gemini 2.5 Pro Marine Le Pen szélsőjobboldali jelöltet preferálta. Világosan látszik, hogy még azok a rendszerek is, amelyeket sokan objektívnek és semlegesnek hisznek, valójában rejtett politikai szimpátiákat hordoznak.
Világnézeti kérdésekben is kibukik az elfogultság
Az Anomify.ai speciális tesztjével azt vizsgálta, hogy az LLM-ek miként kezelik a társadalmi, ideológiai ellentéteket. Két egymásnak ellentmondó állítás közül kellett választaniuk a modelleknek – például, hogy az elit vagy az átlagpolgár döntései jobbak-e. Egyes modellek, például a gemini-2.0-flash-lite vagy a grok-3-mini következetesen az elitet támogatták, míg a Claude Sonnet rendszeresen az anti-establishment, lázadó választ közölte.
Érdekes, hogy néhány, jelenleg legnépszerűbb MI-modell nem volt hajlandó állást foglalni például az abortusz témájában. Amelyek mégis, azok is ellentétes nézeteket képviseltek: az OpenAI egyik verziója az abortusz teljes körű engedélyezését támogatta, míg egy másik szigorú tilalmat vagy komoly korlátozásokat szeretett volna látni.
Az elfogultság kijavíthatatlan?
A Computational Linguistics című tudományos folyóiratban megjelent tanulmány szerint az LLM-ek elfogultságai nem javíthatók ki, mert a modellek természetüknél fogva magukban hordozzák ezeket a torzításokat. A szerző szerint, ha valóban fontosnak tartjuk az elfogultság kérdését, akkor az MI fejlesztésének alapjait kell újragondolnunk, nem pedig másodlagos problémaként kezelni.
Ennek ellenére 2025-ben az iparági szereplők 100 ezermilliárd forintot (275 milliárd USD-t) költenek majd MI-fejlesztésre – vagyis a gyors fejlődést továbbra sem fékezi a kérdés jelentősége.
Összességében elmondható, hogy az MI-modellek beépített elfogultságai már most áthatják a mindennapi életünket – legyen szó választási döntésekről, társadalmi vitákról vagy akár hétköznapi információk kereséséről. Az MI-vel szembeni kritikus gondolkodásra nagyobb szükség van, mint valaha.
