Yapay Zeka Dil Modellerinin Politik Eğilimleri: ABD Araştırması

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

ABD’de Yapılan Araştırmanın Bulguları

Amerika Birleşik Devletleri’nde gerçekleştirilen kapsamlı bir araştırmada, veri havuzlarının, günümüzde yaygın olarak kullanılan yapay zeka sohbet robotlarının temel yapı taşını oluşturan dil modellerinin (LM’ler) politik görüşlerine etkisi mercek altına alındı. Bilim insanları, bu bağlamda toplamda 14 farklı dil modeli üzerinde, yatay eksende sağ ve sol ekonomik değerler, dikey eksende ise liberal ve muhafazakar sosyal değerler bulunan bir siyasi pusula testi uyguladı.

BERT VARYANTI, GPT’YE GÖRE DAHA MUHAFAZAKAR EĞİLİMLİ

Araştırmada, dil modellerini eğitmek için kullanılan haber makaleleri, tartışma forumları, kitaplar ve çevrim içi ansiklopediler gibi çeşitli veri kaynaklarının içeriklerinin politik eğilimleri incelendi. Bu inceleme kapsamında, doğal dil işleme modeli (NLP) üzerindeki etkiler ve bu etkiler sonucunda dil modellerinin ürettiği dezenformasyon ile nefret söylemlerinin ortaya çıkışı detaylandırıldı.

Araştırmanın sonuçları, eğitildikleri veri havuzundaki kaynakların politik eğilimlerini yansıtan dil modellerinin, ürettikleri içeriklerde nefret söylemi ve dezenformasyona neden olduklarını ortaya koydu. Ayrıca, eski ABD Başkanı Donald Trump’ın görevine başladığı 20 Ocak 2017 tarihi bir dönüm noktası olarak kabul edilerek, bu tarihten önceki ve sonraki veri setleriyle eğitilen dil modelleri kıyaslandığında, Trump dönemi ve sonrasına ait verilerle eğitilen modellerin eğilimlerinin siyasi pusulada daha uç noktalara yerleştiği belirlendi.

Bu bağlamda, BERT varyantlarının, GPT modellerine kıyasla daha muhafazakar eğilimler sergilediği ve aynı firmanın geliştirdiği farklı dil modellerinin politik eğilimlerinde de dikkate değer farklılıkların gözlemlendiği saptandı.

Eğitilen dil modellerinin sosyal konulara, ekonomik konulara oranla daha taraflı bir yaklaşım benimsediği görülüyor. Bu durum, sosyal konulara ilişkin veri bolluğuna rağmen, ekonomik yorumlama için daha geniş ve kapsamlı bir veri setine ihtiyaç duyulmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Araştırmacılar, hiçbir dil modelinin sosyal taraflılıktan tamamen arınmış olamayacağı uyarısında bulunarak, aşırı politik görüşleri temsil eden kaynaklarla eğitilen dil modellerinin, toplumda mevcut olan kutuplaşmayı daha da derinleştirebileceğinin teorik olarak mümkün olduğunu vurguladılar.

Bu araştırmanın sonuçları, “Association for Computational Linguistics” adlı kuruluşun 61’inci yıllık toplantı raporunda yayımlanmıştır.