Az MI rejtett elfogultsága miatt botrányos viták a vacsoraasztalnál

Az egyre szélesebb körben használt nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint például a GPT-5 vagy a Claude Sonnet, mind tartalmaznak valamilyen elfogultságot – és úgy tűnik, ez a „hiba” valójában beépített jellemzőjük. Bár az MI-fejlesztők, például az OpenAI igyekeznek csökkenteni és kezelni a modellek torzításait, ezek a mintázatok valójában továbbra is befolyásolják, hogy az MI hogyan válaszol akár politikai, akár társadalmi kérdésekre.

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.

2025, adminboss, go.theregister.com alapján