ChatGPT lehnt sich politisch nach links. (Foto: Ascannio / Shutterstock)
In einer aktuellen Untersuchung wurde festgestellt, dass der KI-Chatbot ChatGPT eine politische Schieflage nach links aufweist. Angesichts der zunehmenden Nutzung von solchen Chatbots, um Informationen abzurufen oder Inhalte zu erstellen, wollten Wissenschaftler der University of East Anglia (UEA) untersuchen, ob ein politischer Bias vorliegt.
Die Zusammenarbeit von Forschern aus Großbritannien und Brasilien brachte bemerkenswerte Ergebnisse: ChatGPT zeigt eine Vorliebe für die Demokraten in den USA, die Labour Party in Großbritannien und den Präsidenten Lula da Silva von der Arbeiterpartei in Brasilien.
Es gibt Bedenken, dass die politischen Ansichten des Chatbots das Meinungsbild in der Gesellschaft beeinflussen könnten.
So haben die Forscher getestet: Methodik der Studie
Spekulationen über eine politische Neigung von KI-Chatbots gab es schon länger. Doch erst jetzt wurde dies wissenschaftlich geprüft.
Die Forscher forderten den Chatbot auf, sich als verschiedene Persönlichkeiten aus dem politischen Spektrum zu präsentieren und dann über 60 Fragen zu beantworten. Indem sie diese Antworten mit den Standardantworten von ChatGPT zu denselben Fragen verglichen, konnten sie den Bias analysieren.
Für eine hohe Genauigkeit wurde jede Frage 100 Mal gestellt. Victor Rodrigues, Co-Autor der Studie, betonte gegenüber Phys: „Wir haben dieses Verfahren entwickelt, weil eine einzige Testrunde nicht ausreicht. Trotz seiner generellen Neigung zur linken Seite antwortete ChatGPT manchmal eher konservativ, selbst wenn er sich als Demokrat identifizierte.“
Ergebnisse und ihre Bedeutung für die Zukunft von KI-Chatbots
Das Hauptziel dieser Forschung war es, zur Regulierung von ChatGPT und ähnlichen Chatbots beizutragen. Wenn diese KI weniger voreingenommen und transparenter werden, könnten sie das Vertrauen der Nutzer wiederherstellen.
Das Tool, mit dem die politischen Vorlieben gemessen wurden, wird öffentlich zugänglich gemacht und kann dazu verwendet werden, auch andere Voreingenommenheiten in KI-Systemen zu identifizieren und zu analysieren.
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