研究人員對大型語言模型 (LLM) 中的意識形態偏見表示擔憂

這些模型廣泛用於摘要和問答等任務，反映了其創建者的世界觀。根特大學的一項新研究表明，法學碩士如何根據語言、地區和培訓數據擁有不同的意識形態立場。

大型語言模型 (LLM) 是強大的工具，可用於從總結文本到回答問題等各種任務。然而，根特大學最近的一項研究表明，法學碩士也可能存在偏見，反映了其創建者的意識形態世界觀。

研究檢視了英文和漢文法碩士回答中的意識形態差異。研究人員要求模型描述歷史人物，然後分析每個答案中的道德判斷。他們發現法學碩士根據語言和地理訓練的不同做出了不同的反應。這在西方和非西方方法論碩士如何處理全球衝突和政治人物的描述中顯而易見。

Tether 執行長 Paolo Ardoino 在最近的一篇文章中提出了對此問題的擔憂。他強調了使用者對人工智慧模型的控制的重要性，並對大型科技公司的影響力表示警惕，他說這些影響力可能會被用來塑造公眾的思想。

在盧加諾 Plan B 活動中，Ardoinoを紹介紹了 Tether 的本地 AI 開發套件作為解決方案。該套件注重隱私，利用點對點 (P2P) 技術為大型技術控制的人工智慧模型提供替代方案。

我們需要控制我們執行和依賴的模型。

不要讓科技巨頭強迫和控制我們的思想。

解決方案 https://t.co/1MyRIUXwit

Tether AI SDK 具有高度模組化和適應性，允許開發人員在各種設備上使用它，從廉價手機到高級電腦。此開源套件支援不同的模型，例如 Marian 和 LLaMA，並允許用戶以 P2P 結構儲存資料以增強隱私。這種去中心化的方法提供了執行人工智慧應用程式的本地和私有方法。

根特大學的研究也發現法學碩士處理歷史和政治事件的方式有差異。西方模型在描述中傾向於與西方意識形態保持一致，而非西方模型則以不同的方式處理這些主題，凸顯了敘事視角的分歧。這些發現強調了建構「中立」人工智慧系統的挑戰。

Ardoino 的去中心化人工智慧平台倡議符合科技業追求更大隱私的更廣泛趨勢。隨著 Tether 的本地人工智慧套件正在接受測試，它展示了一種由用戶控制的模組化人工智慧的新興途徑。這種方法可能會解決隱私問題並減少對人工智慧需求的大型技術的依賴。

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