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 Badania
Home Badania
Share on FacebookShare on Twitter
Google Preferred Source

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

Startup przedstawia model sztucznej inteligencji zbudowany na oscylatorach, który może zmniejszyć zużycie energii 1000 razy

Startup przedstawia model sztucznej inteligencji zbudowany na oscylatorach, który może zmniejszyć zużycie energii 1000 razy

21 lipca 2026
Cyfrowa transformacja procesów zakupowych: Budowa systemu zakupów korporacyjnych na przykładzie projektu międzynarodowego holdingu przemysłowego

Cyfrowa transformacja procesów zakupowych: Budowa systemu zakupów korporacyjnych na przykładzie projektu międzynarodowego holdingu przemysłowego

16 lipca 2026
Nowa teoria ciemnej materii proponuje dwa typy cząstek

Nowa teoria ciemnej materii proponuje dwa typy cząstek

14 lipca 2026
Naukowcy z Penn State zbudowali bezbateryjny, słoneczny układ obliczeniowy

Naukowcy z Penn State zbudowali bezbateryjny, słoneczny układ obliczeniowy

14 lipca 2026
Luka w Google Dialogflow CX umożliwiła badaczom tworzenie nieuczciwych agentów

Luka w Google Dialogflow CX umożliwiła badaczom tworzenie nieuczciwych agentów

14 lipca 2026
Badania antropiczne wprowadzają GRAM do izolowania niebezpiecznej wiedzy o sztucznej inteligencji

Badania antropiczne wprowadzają GRAM do izolowania niebezpiecznej wiedzy o sztucznej inteligencji

9 lipca 2026

Recent Posts

  • Startup przedstawia model sztucznej inteligencji zbudowany na oscylatorach, który może zmniejszyć zużycie energii 1000 razy
  • Sędzia wstrzymuje fuzję Paramount-WBD na 14 dni
  • Sędzia zatwierdza ugodę Anthropic dotyczącą praw autorskich na kwotę 1,5 miliarda dolarów
  • Amazon wprowadza funkcję Adaptive Display dla Fire TV
  • Samsung wprowadza na rynek kartę kredytową Galaxy z nagrodami pieniężnymi do 10%.

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 to improve your experience. You can choose to accept or reject them. Visit our Privacy Policy.