Source
Analyzecore | Навіть найдосконаліші алгоритми можуть віддзеркалювати пропаганду - до...
1 470 Views/Reach
2025-09-04 08:02
Message №150
Навіть найдосконаліші алгоритми можуть віддзеркалювати пропаганду - доводять Texty.org.ua, які дослідили, що думають великі мовні моделі про Україну. У спільному проєкті з OpenBabylon вони поставили 2 803 запитання про Україну 27 LLM з різних країн і отримали картину прихованих упереджень. Моделі відповідали у діапазоні від проукраїнських до проросійських варіантів, і результати вражають.🇨🇦 Канадські моделі дали найбільше проукраїнських відповідей (30,8%), далі йдуть французькі (26,7%) та американські (25,4 %).🇨🇳 Китайські моделі - найменш проукраїнські (22,1%) і найбільш проросійські (19,7%).
📉 Найбільше «збоїв» у відповідях - у темах геополітики (13%) та національної безпеки (10,8%).
🧨 У сферах, де найактивніша російська пропаганда (історія, геополітика, ідентичність), проросійські відповіді сягали 27%.⚖️ Найчастіше проявляється «західна нейтральність» - особливо щодо політичного устрою (52,1%), ідеології (49,9%) та управління (45,6%). LLM, не маючи морального компасу, а лише працюючи за певними закономірностями, може вважати цей «серединний» стиль логічнішим і більш академічним
👉 Висновок очевидний: якщо дані, на яких тренували LLM, упереджені - моделі лише тиражують ці спотворення. І це впливає на інформаційний простір, який ми бачимо щодня. Люди, які не особливо в темі, часто сприйматимуть такі повідомлення як точні, особливо якщо вони будуть подані в стилі західної нейтральності.
📉 Найбільше «збоїв» у відповідях - у темах геополітики (13%) та національної безпеки (10,8%).
🧨 У сферах, де найактивніша російська пропаганда (історія, геополітика, ідентичність), проросійські відповіді сягали 27%.⚖️ Найчастіше проявляється «західна нейтральність» - особливо щодо політичного устрою (52,1%), ідеології (49,9%) та управління (45,6%). LLM, не маючи морального компасу, а лише працюючи за певними закономірностями, може вважати цей «серединний» стиль логічнішим і більш академічним
👉 Висновок очевидний: якщо дані, на яких тренували LLM, упереджені - моделі лише тиражують ці спотворення. І це впливає на інформаційний простір, який ми бачимо щодня. Люди, які не особливо в темі, часто сприйматимуть такі повідомлення як точні, особливо якщо вони будуть подані в стилі західної нейтральності.