Dataconomy PL
Subscribe
No Result
View All Result
Dataconomy PL
Subscribe
No Result
View All Result
Dataconomy PL
No Result
View All Result

LLM wykazują wyraźne uprzedzenia kulturowe w podpowiedziach angielskich i chińskich

byAytun Çelebi
15 grudnia 2025
in Research
Home Research
Share on FacebookShare on Twitter

Nowe badanie opublikowane w Natura Ludzkie zachowanie podważa panujące założenie, że generatywna sztuczna inteligencja zachowuje się spójnie w różnych językach, ujawniając zamiast tego, że duże modele językowe (LLM) wykazują odrębne tendencje kulturowe w zależności od tego, czy są tworzone w języku angielskim czy chińskim. Badacze Jackson G. Lu i Lu Doris Zhang zbadali dwa główne modele, GPT OpenAI i ERNIE Baidu, i odkryli, że język podpowiedzi skutecznie zmienia „osobowość kulturową” sztucznej inteligencji, wpływając na sposób, w jaki interpretuje ona informacje, ocenia opcje i formułuje strategiczne zalecenia.

W badaniu wykorzystano ramy z psychologii kulturowej do pomiaru dwóch głównych konstruktów: orientacji społecznej i stylu poznawczego. Po zapytaniu w języku angielskim oba modele wykazywały „niezależną” orientację społeczną, ceniącą autonomię i kierowanie sobą, a także „analityczny” styl poznawczy, charakteryzujący się poleganiem na logice formalnej i rozumowaniu opartym na regułach. I odwrotnie, po podpowiedzeniu w języku chińskim, modele przesunęły się w stronę orientacji „współzależnej”, kładącej nacisk na harmonię społeczną i konformizm, obok „holistycznego” stylu poznawczego, który przedkłada kontekst i relacje nad główne obiekty.

Rozbieżności te uwidoczniły się w praktycznych scenariuszach biznesowych. Na przykład, gdy poproszono o wyjaśnienie zachowania danej osoby, podpowiedzi w języku angielskim skłoniły sztuczną inteligencję do przypisania działań osobowości jednostki, podczas gdy podpowiedzi w języku chińskim skutkowały atrybucją na podstawie kontekstu społecznego. W zadaniu marketingowym modelki preferowały hasła podkreślające dobrostan jednostki, gdy pytano je w języku angielskim, ale preferowały te, które podkreślały dobrostan zbiorowy, gdy pytano je w języku chińskim. W badaniu zauważono, że zwykłe przetłumaczenie kampanii stworzonej w języku angielskim na rynek chiński może zatem spowodować niedopasowanie kulturowe, które spowoduje, że przekaz będzie nietrafiony.

Naukowcy odkryli jednak, że te uprzedzenia nie są niezmienne. Wykorzystując „podpowiedzi kulturowe” – takie jak wyraźne polecenie sztucznej inteligencji, aby przyjęła perspektywę przeciętnego człowieka mieszkającego w Chinach – użytkownicy mogli ponownie skalibrować angielskie odpowiedzi modelu, aby naśladować współzależne i całościowe wzorce zwykle obserwowane w chińskich odpowiedziach. Aby zarządzać tymi ukrytymi uprzedzeniami, autorzy doradzają liderom organizacji, aby traktowali wybór języka jako decyzję strategiczną, dopasowywali języki podpowiedzi do kontekstu kulturowego docelowej publiczności i wykorzystywali podpowiedzi kulturowe, aby poprowadzić rozumowanie sztucznej inteligencji w kierunku bardziej odpowiednich spostrzeżeń.


Autor wyróżnionego obrazu

Tags: angielskichińskiLLMSztuczna inteligencja

Related Posts

Naukowcy odkrywają ponad 17 000 nowych gatunków

Naukowcy odkrywają ponad 17 000 nowych gatunków

26 grudnia 2025
GPT-5.2 przewyższa poziom bazowy doktoratu eksperta z 92% wynikiem naukowym

GPT-5.2 przewyższa poziom bazowy doktoratu eksperta z 92% wynikiem naukowym

24 grudnia 2025
Dlaczego DIG AI jest najniebezpieczniejszą złośliwą sztuczną inteligencją w 2025 roku

Dlaczego DIG AI jest najniebezpieczniejszą złośliwą sztuczną inteligencją w 2025 roku

23 grudnia 2025
Baterie sodowo-jonowe zbliżają się do szybkiego ładowania, gdy badacze rozwiązują wąskie gardła jonowe

Baterie sodowo-jonowe zbliżają się do szybkiego ładowania, gdy badacze rozwiązują wąskie gardła jonowe

19 grudnia 2025
Złapanie ducha o wartości 2 bilionów dolarów: sztuczna inteligencja zmienia zasady przestępstw finansowych

Złapanie ducha o wartości 2 bilionów dolarów: sztuczna inteligencja zmienia zasady przestępstw finansowych

15 grudnia 2025
Badanie USENIX wykazało, że rozszerzenia AI zbierają dane medyczne i bankowe

Badanie USENIX wykazało, że rozszerzenia AI zbierają dane medyczne i bankowe

15 grudnia 2025

Recent Posts

  • Qwen Code v0.5.0 firmy Alibaba przekształca terminal w pełny ekosystem deweloperski
  • Bethesda planuje 600-godzinną rozgrywkę w Falloucie 5
  • ASUS broni źle ustawionego portu zasilania HyperX w RTX 5090 jako "zamierzony projekt"
  • NVIDIA udostępnia open source CUDA Tile IR w serwisie GitHub
  • Dyrektor generalny MicroStrategy mówi o podstawach Bitcoina "nie mogło być lepiej"

Recent Comments

Brak komentarzy do wyświetlenia.
Dataconomy PL

COPYRIGHT © DATACONOMY MEDIA GMBH, ALL RIGHTS RESERVED.

  • Sample Page

Follow Us

  • Sample Page
No Result
View All Result
Subscribe

This website uses cookies. By continuing to use this website you are giving consent to cookies being used. Visit our Privacy Policy.