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Originalbeitrag: Estudio evidenció que modelos de IA tienen menor precisión en predecir la opinión pública en Chile que en EEUU

Studie zeigt, dass KI-Modelle in Chile weniger präzise die öffentliche Meinung vorhersagen als in den USA

Kann Künstliche Intelligenz vorhersagen, was wir denken? Diese Frage stellten sich Andrés Abeliuk und Vanessa Gaete von der Fakultät für Physik und Mathematik der Universität Chile, zusammen mit Naim Bro, Professor an der Escuela de Gobierno der Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), in der Studie Auditing socio-demographic and cross-societal fairness in LLM-simulated public opinion.

Die Forschung zielte darauf ab, festzustellen, wie gut Künstliche Intelligenz in der Lage ist, öffentliche Meinungen basierend auf demografischen Informationen vorherzusagen.

Die Ergebnisse zeigten einen signifikanten Unterschied: Die Modelle erzielen eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von öffentlichen Meinungen in den Vereinigten Staaten als in Chile. „Und nicht, weil sie eigene Vorurteile haben, sondern weil sie aus Daten lernen, die möglicherweise die Ungleichheiten der realen Welt widerspiegeln“, erklärt Professor Abeliuk.

Für den Forscher könnte eine mögliche Erklärung in den Daten liegen, mit denen diese Modelle trainiert werden: Ein Großteil stammt aus dem US-Kontext, was es den Modellen erschwert, andere kulturelle und soziale Realitäten wie die chilenische darzustellen.

„Außerdem zeigen unsere Beobachtungen zum Kontext in Chile, dass die Modelle mehr Fehler machen, wenn sie Frauen, ältere Menschen, religiöse Personen und weniger gebildete Personen darstellen“, kommentiert Abeliuk.

Dies könnte, fügt der Akademiker der Universität Chile hinzu, die bestehenden Ungleichheiten in den Daten widerspiegeln, die zur Schulung der Modelle verwendet wurden, bei denen einige Gruppen weniger repräsentiert sein könnten oder weniger Informationen über sie verfügbar sind: „Wenn sich diese Faktoren kombinieren, können die Unterschiede sogar noch größer werden“, betont der Spezialist.

Die Ergebnisse werfen daher eine relevante Frage für die Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf: Wie gut kann eine KI eine Gesellschaft darstellen, die nicht ausreichend in den Daten vertreten ist, mit denen sie trainiert wurde?

Für das Forschungsteam erfordert der Fortschritt hin zu wirklich nützlichen und gerechten KI-Systemen die Berücksichtigung dieser Vielfalt.

„Insgesamt zeigen diese Ergebnisse, dass wir, um Künstliche Intelligenz in unseren Gesellschaften wirklich nützlich und gerecht zu machen, inklusivere Modelle entwickeln müssen, die an die kulturelle und soziale Vielfalt von Ländern wie unserem angepasst sind“, schloss Professor Abeliuk.

Wir werden weiterhin berichten.

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