ABD’de yapılan bir araştırmada bilgi havuzlarının halihazırda yaygın olarak kullanılan yapay zeka sohbet robotlarının yapı Etiler escort taşı niteliğindeki LM’lerin politik görüşlerine tesiri üzerinde incelemeler yapıldı
Bilim insanları bu kapsamda 14 farklı LM üzerinde yatay eksende sağ ve sol olmak üzere ekonomik kıymetler dikey eksende ise liberal Beşiktaş escort ve muhafazakar olmak üzere toplumsal bedeller bulunan siyasi pusula testini uyguladı
BERT VARYANTI GPT’YE NAZARAN DAHA MUHAFAZAKAR EĞİLİMLİ
Araştırmada ayrıyeten LM’leri eğitmek için kullanılan haberler tartışma forumları kitaplar çevrim içi Taksim escort ansiklopediler üzere çeşitli data kaynaklarının içeriğindeki politik eğilimlerin doğal lisan sürece modeli NLP üzerindeki tesiri ve kelam konusu tesir sonucunda LM’nin ürettiği dezenformasyon ve nefret telaffuzları incelendi
Araştırma sonucunda eğitildikleri bilgi havuzundaki kaynakların politik eğilimlerini taşıyan LM’lerin görüşleriyle paralel yönelimde nefret söylemi ve dezenformasyona sebep olduğu kaydedildi
Buna ek olarak Eski ABD Lideri Donald Trump’ın misyona başladığı 20 Ocak 2017 tarihi milat alınarak bu tarihten evvelki ve sonraki bilgi setleriyle eğitilen LM’ler kıyaslandığında Trump devri ve sonrasına ilişkin bilgilerle eğitilen LM’lerin eğilimlerinin siyasi pusulada daha uçlarda konumlandığı tespit edildi
LM’ler ortasında BERT varyantlarının GPT modellerine kıyasla daha muhafazakar eğilimli olduğu ve birebir firmanın geliştirdiği çeşitli LM’lerin politik eğilimlerinde de azımsanamaz farklılıklar gözlemlendiği belirtildi
Eğitilen LM’lerin ekonomik mevzulara kıyasla toplumsal hususlara daha taraflı yaklaşması toplumsal bahislere ait data bolluğuna rağmen ekonomik yorumlama için daha geniş bir data seti gerekliliğine bağlandı
Hiçbir lisan modelinin toplumsal taraflılıktan büsbütün arınmış olamayacağını vurgulayan araştırmacılar çok politik görüşleri temsil eden kaynaklar kullanılarak eğitilen LM’lerin toplumda var olan kutuplaşmayı daha da derinleştirebilmesinin teorik olarak mümkün olduğu konusunda uyardı
Araştırmanın sonuçları Association for Computational Linguistics in 61’inci yıllık toplantı raporunda yayımlandı
