LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Studie zeigt, dass KI-Modelle Schwierigkeiten haben, die moralischen Werte von Menschen außerhalb westlicher Gesellschaften korrekt einzuschätzen. Diese Verzerrungen könnten kulturelle Stereotypen verstärken und die globale Meinungsbildung beeinflussen.
Die jüngste Forschung, veröffentlicht in den Proceedings of the National Academy of Sciences, beleuchtet eine bedeutende Schwäche von großen Sprachmodellen: ihre Unfähigkeit, die moralischen Werte von Menschen außerhalb westlicher Gesellschaften präzise zu erfassen. Diese Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert werden, neigen dazu, die moralischen Anliegen westlicher Nationen zu überschätzen und die Werte nicht-westlicher Kulturen zu unterschätzen. Diese Tendenz könnte unbeabsichtigt kulturelle Stereotypen verstärken, wenn diese Modelle zur Einschätzung der globalen öffentlichen Meinung herangezogen werden.
Große Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI und ähnliche Werkzeuge von Unternehmen wie Google und Meta werden zunehmend für Kommunikation, Geschäftsanwendungen und sogar akademische Forschung eingesetzt. Einige Wissenschaftler haben vorgeschlagen, diese Modelle zur Simulation menschlicher Teilnehmer in sozialwissenschaftlichen Studien zu nutzen, basierend auf der Annahme, dass die Modelle ein genaues Verständnis der vielfältigen menschlichen Populationen besitzen. Diese Studie wurde durchgeführt, um diese Annahme zu überprüfen.
Mohammad Atari, Assistenzprofessor für Psychologie und Neurowissenschaften an der University of Massachusetts Amherst, erklärte die Motivation des Teams: „Wir wissen bereits aus der Moralphilosophie, dass Menschen nicht sehr gut darin sind, die moralischen Werte anderer Gruppen zu beurteilen. Liberale missverstehen oft Konservative und umgekehrt.“ Mit der zunehmenden Rolle von KI im Alltag und in wissenschaftlichen Arbeitsabläufen stellte sich die Frage, ob diese Systeme ähnliche Genauigkeitsfehler machen. Atari fügte hinzu, dass jede in diesen Systemen eingebaute Voreingenommenheit die Art und Weise beeinflussen könnte, wie Informationen generiert, interpretiert und darauf reagiert wird.
Die Autoren wollten herausfinden, ob diese Modelle tatsächlich ein Verständnis für globale Moral besitzen. Da der Großteil der Textdaten, aus denen diese KI-Systeme lernen, aus westlichen, gebildeten, industrialisierten, reichen und demokratischen Gesellschaften stammt, vermuteten die Forscher, dass die Modelle voreingenommene Schätzungen von richtig und falsch generieren könnten. Wenn einem Modell ausreichende Informationen über bestimmte Kulturen fehlen, neigt es dazu, die Lücken basierend auf statistischen Mustern aus seinen dominanten Trainingsdaten zu füllen. Dieser Prozess ähnelt stark dem menschlichen Stereotypisieren, bei dem begrenzte Exposition zu übergeneralisierten Überzeugungen über unbekannte Gruppen führt.
Um dies zu untersuchen, verglichen die Forscher die von künstlicher Intelligenz generierten moralischen Urteile mit realen Umfragedaten. Die menschlichen Daten stammten von 90.802 Teilnehmern aus 48 verschiedenen Ländern, die einen weit verbreiteten psychologischen Fragebogen ausfüllten, der sechs Kerndimensionen der Moral misst, basierend auf einem Rahmenwerk, das als Moral Foundations Theory bekannt ist. Diese sechs Dimensionen umfassen Fürsorge, Gleichheit, Proportionalität, Loyalität, Autorität und Reinheit. Die Forscher stellten fest, dass die Modelle die moralischen Bedenken von Menschen aus westlichen Ländern wie den USA, Kanada und Australien überschätzten, während sie die moralischen Werte von Menschen aus nicht-westlichen Ländern wie Nigeria, Marokko und Indonesien unterschätzten.
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