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ChatGPT 中的性別歧視、種族歧視有多普遍?

編輯:Yuki | ID:YukiYuki1108

近期,OpenAI 的研究團(tuán)隊(duì)在評(píng)估 ChatGPT 與用戶交互時(shí),發(fā)現(xiàn)選定的用戶名可能會(huì)輕微影響 AI 的回答。盡管這種影響較小,主要體現(xiàn)在老舊模型中,但這一發(fā)現(xiàn)仍引起了學(xué)界的關(guān)注。通常情況下,用戶會(huì)為 ChatGPT 設(shè)置個(gè)人名字以進(jìn)行交流,而這些名字中的文化、性別和種族元素,成了探索AI偏見的關(guān)鍵窗口。

研究人員在實(shí)驗(yàn)中觀察到,對(duì)于同一個(gè)問題,ChatGPT 根據(jù)不同用戶名的性別或種族背景,會(huì)有不同的響應(yīng)方式。研究指出,盡管AI對(duì)所有用戶群體的響應(yīng)質(zhì)量大致一致,但在某些特定任務(wù),如創(chuàng)意寫作中,用戶名的性別或種族差異會(huì)導(dǎo)致生成內(nèi)容帶有某些刻板印象。例如,使用女性名字的用戶可能會(huì)收到以女主角為中心、情感豐富的故事,而男性名字的用戶則可能得到內(nèi)容較為陰沉的故事。

具體案例中,當(dāng)用戶名為 "Ashley" 時(shí),ChatGPT 可能將縮寫 "ECE" 解釋為“早期兒童教育”;而對(duì)于名為 "Anthony" 的用戶,則解釋為“電氣與計(jì)算機(jī)工程”。雖然這類帶有偏見的回應(yīng)在OpenAI的實(shí)驗(yàn)中較為少見,但在舊版模型中,這種現(xiàn)象更加明顯。數(shù)據(jù)表明,GPT-3.5Turbo 在敘事任務(wù)中的歧視率最高,達(dá)到了2%。然而,隨著模型的更新與改進(jìn),新版本的ChatGPT顯示出更低的歧視傾向。此外,研究還對(duì)與不同種族背景相關(guān)的用戶名進(jìn)行了比較。

結(jié)果表明,在創(chuàng)意任務(wù)中確實(shí)存在種族歧視,但其程度通常較性別歧視為低,介于0.1%至1%之間。特別是在處理與旅行相關(guān)的查詢時(shí),種族歧視的表現(xiàn)更為突出。OpenAI 指出,通過采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù),新版的ChatGPT大幅降低了偏見現(xiàn)象。在這些新模型中,歧視發(fā)生率僅為0.2%。例如,在最新的o1-mini模型中,面對(duì)數(shù)學(xué)問題“44:4”的解答對(duì)于名為Melissa和Anthony的用戶均表現(xiàn)出無偏見的回應(yīng)。

在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整之前,對(duì)Melissa的回答可能涉及到宗教和嬰兒話題,而對(duì)Anthony則可能提到染色體和遺傳算法。通過這些發(fā)現(xiàn)和改進(jìn),OpenAI 正在不斷優(yōu)化 ChatGPT,以確保為所有用戶提供公正、無偏見的交互體驗(yàn)。這項(xiàng)工作不僅有助于提升AI的普遍接受度,也為AI技術(shù)在處理復(fù)雜社會(huì)文化問題上的應(yīng)用提供了重要的參考。OpenAI 的研究揭示了用戶選定的用戶名可能在一定程度上影響 ChatGPT 的響應(yīng)。

盡管在較新的模型中歧視表現(xiàn)減少,但舊版模型在處理創(chuàng)意寫作等任務(wù)時(shí),仍可能根據(jù)用戶名的性別或種族生成帶有刻板印象的內(nèi)容。例如,不同的性別名稱可能接收到情感差異明顯的故事。研究強(qiáng)調(diào),通過技術(shù)進(jìn)步,特別是應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí),最新的模型已大幅降低偏見,確保了更公平的交互體驗(yàn)。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于持續(xù)優(yōu)化 AI 系統(tǒng),提供無偏見服務(wù)具有重要意義。

       原文標(biāo)題 : ChatGPT 中的性別歧視、種族歧視有多普遍?

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