biasСбросить фильтр ×

Массовый тест показал: почти все нейросети мира политически левые и либертарианские — кроме Grok

AI-редакция
2 источника · показать все· свернуть
собирается · 2обновлено 1 мес назад

Независимые исследователи прогнали 52 современные ИИ-модели через тест Political Compassi, который раскладывает ответы по двум осям — экономика (лево-право) и социалка (авторитаризм-либертарианство). Результат: 49 из 52 моделей оказались левыми либертарианцами, причём американские, европейские и китайские модели сидят примерно в одном углу графика. Исключение — все три модели Groki от xAI, которые ушли вправо.

Авторы делают вывод, что дело не в самом тесте, а в моделях: раз ИИ ежедневно обсуждает политически заряженные темы с миллионами пользователей, систематический перекос в одну сторону способен влиять на общественное мнение сильнее, чем крупные медиа вроде Bloomberg, Reuters и The Economist.

ВыводЭксперимент проводился на площадке aipolcom.net, ответы моделей проверялись через тот же тест на politicalcompass.org

52проверенных ИИ-моделей
49 из 52моделей — левые либертарианцы
5 прогоновминимум на каждую модель

Полный разбор →

Почему ИИ-модели демонстрируют культурный перекос в сторону Японии

Д@disruptors_officialмедиа / агрегатор
2 мес

Исследователи из Принстона показали: LLM сами придумывают новые стереотипы в процессе работы

На ICML 2026 представлена работа принстонских исследователей «LLMs Develop Novel Social Biases Through Adaptive Exploration»: даже если полностью вычистить bias'ы из обучающих данных, модель в агентском цикле «решение → фидбек» выращивает новые стереотипы с нуля — причём даже в отношении несуществующих групп, из чистого случайного шума. Это значит, что чистка датасетов не решает проблему предвзятости LLM в динамических агентских сценариях.

Эффект усиливается с ростом качества модели, и промпт-инженерия его не лечит — авторы утверждают, что нужно менять саму целевую функцию обучения.

ВыводЭксперимент воспроизводит психологическую методику: модель играет рекрутера и за 40 раундов распределяет кандидатов из четырёх выдуманных этносов — Tufa, Aima, Reku, Weki — по профессиям, после каждого найма получая вердикт успех/провал

0,84Stratification Index у людей
1,39средний SI у LLM
1,8SI у o3 и Claude Sonnet

Полный разбор →

Это всё на сейчас.