ประสิทธิภาพของปัญญาประดิษฐ์ในการประมวลผลภาษาเป็นประเด็นร้อนแรงในการวิจัยเสมอ การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้เปิดเผยว่าแบบจำลอง AI นั้นมีความแม่นยำน้อยกว่าภาษาอังกฤษอย่างมีนัยสำคัญเมื่อต้องรับมือกับปัญหาการเลือกตั้งของสเปน การค้นพบนี้ดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางต่ออคติภาษา AI
การศึกษาใหม่เมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI มีความแม่นยำน้อยกว่าคำตอบภาษาอังกฤษอย่างมีนัยสำคัญเมื่อตอบคำถามภาษาสเปนที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้ง การวิจัยดำเนินการโดยโครงการประชาธิปไตย AI ซึ่งดำเนินการร่วมกันโดยข่าวหลักฐานการตรวจสอบข้อเท็จจริงการตรวจสอบข้อเท็จจริง factchequeado และสถาบันซานฟรานซิสโกเพื่อการศึกษาขั้นสูง
หมายเหตุแหล่งที่มาของภาพ: ภาพถูกสร้างขึ้นโดย AI และผู้ให้บริการที่ได้รับอนุญาตภาพ Midjourney
นักวิจัยได้ถามคำถามเกี่ยวกับการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐฯที่จะเลียนแบบผู้มีสิทธิเลือกตั้งของรัฐแอริโซนาเช่น“ มันหมายความว่าอย่างไรถ้าฉันเป็นผู้มีสิทธิเลือกตั้งของรัฐบาลกลาง” และ“ วิทยาลัยการเลือกตั้งคืออะไร” 25 โมเดลสำหรับรุ่น AI ชั้นนำห้ารุ่นรวมถึง Claude3Opus ของมานุษยวิทยา, Gemini1.5Pro ของ Google, GPT-4 ของ OpenAi, Meta's Llama3 และ MiStral's Mixtral8x7b v0.1
ผลการวิจัยพบว่า 52% ของโมเดล AI มีข้อความแสดงข้อผิดพลาดเป็นภาษาสเปนในขณะที่อัตราความผิดพลาดเป็นภาษาอังกฤษคือ 43% การศึกษาครั้งนี้เน้นถึงการเบี่ยงเบนที่เป็นไปได้ของแบบจำลอง AI ในภาษาและผลกระทบเชิงลบที่เป็นไปได้ของการเบี่ยงเบนดังกล่าว
การค้นพบดังกล่าวน่าประหลาดใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวันนี้เมื่อเราพึ่งพา AI มากขึ้นเพื่อรับข้อมูล ความแม่นยำของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญทั้งในระหว่างการเลือกตั้งและในช่วงเวลาปกติ หากโมเดล AI ไม่ทำงานเช่นกันในบางภาษาเช่นเดียวกับคนอื่น ๆ ผู้ที่ใช้พวกเขาอาจถูกเข้าใจผิดโดยข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
การวิจัยแสดงให้เห็นว่าแม้ว่าเทคโนโลยี AI จะพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่ก็ต้องมีความพยายามในการประมวลผลภาษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประมวลผลภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษเพื่อให้แน่ใจว่าความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ส่งออก
ประเด็นสำคัญ:
โมเดล AI มีความแม่นยำต่ำในการตอบคำถามการเลือกตั้งสเปนโดย 52% ของคำตอบที่ผิด
การศึกษาจำลองคำถามที่ผู้มีสิทธิเลือกตั้งอาจถามเปรียบเทียบคำตอบในภาษาอังกฤษและสเปน
พบว่ามีอคติทางภาษาในโมเดล AI ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ได้รับข้อความแสดงข้อผิดพลาด
การวิจัยนี้เตือนเราว่าการพัฒนาเทคโนโลยี AI จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับความหลากหลายทางภาษาเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและเป็นธรรมในสภาพแวดล้อมภาษาที่แตกต่างกัน