人工智能在语言处理方面的表现一直是研究的热点。最近的一项研究揭示，AI模型在处理西班牙语选举问题时，准确性显著低于英语。这一发现引发了对AI语言偏差的广泛关注。
最近有一项新研究显示，人工智能模型在回答与选举相关的西班牙语问题时，准确性大大低于其英语回答。这项研究是由 AI 民主项目进行的，该项目由 Proof News、事实核查服务 Factchequeado 以及旧金山高等研究院联合开展。
图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
研究者们针对即将到来的美国总统选举，提出了一些模仿亚利桑那州选民可能问的问题，比如 “如果我是联邦选民，这意味着什么?” 和 “什么是选举人团?” 为了比较准确性，研究团队向五款领先的生成式 AI 模型 —— 包括 Anthropic 的 Claude3Opus、Google 的 Gemini1.5Pro、OpenAI 的 GPT-4、Meta 的 Llama3和 Mistral 的 Mixtral8x7B v0.1—— 分别提出了相同的25个问题，既有英语版本也有西班牙语版本。
结果显示，AI 模型在西班牙语的回答中有52% 包含错误信息，而英语的错误率则为43%。这项研究突显了 AI 模型在不同语言间可能存在的偏差，以及这种偏差可能带来的负面影响。
这样的发现令人感到惊讶，特别是在我们越来越依赖 AI 获取信息的今天。无论是在选举期间还是平时，信息的准确性都是至关重要的。如果 AI 模型在某些语言中的表现不如其他语言，那么使用这些模型的人可能会因为错误的信息而受到误导。
研究显示，虽然 AI 技术在不断发展，但在语言处理方面，尤其是非英语语言的处理上，仍需加大力度，以确保其输出的信息的准确性和可靠性。
划重点:
AI 模型在回答西班牙语选举问题时准确性低，52% 回答含错。
研究模拟了选民可能提出的问题，比较了英语和西班牙语的回答。
发现显示 AI 模型存在语言偏差，可能导致用户获得错误信息。
这一研究提醒我们，AI技术的发展需要更加关注语言多样性，以确保其在不同语言环境中的准确性和公平性。