Изследване разкрива, че ИИ системите следват човешките предразсъдъци в решаването на проблеми
Екип от учени от Университета в Тюбинген проведе проучване, за да изследва как езиковите модели, включително GPT-4 и GPT-4o, се справят с решаването на проблеми. Целта им беше да установят дали тези системи демонстрират известното човешко „пристрастие към добавянето“, при което хората предпочитат да добавят нови елементи, вместо да опростяват.
В изследването участваха над хиляда доброволци, които решаваха текстови и пространствени задачи. Резултатите показаха, че и хората, и ИИ моделите имат склонност да избират събиране на информация, дори когато премахването на ненужни елементи би било по-ефективно. Въпреки че хората понякога преминавали към опцията за изваждане, GPT-4 продължавал да „изгражда“ отговорите си.
Формулировката на задачите също оказала влияние. Позитивно звучащите инструкции насърчавали моделите да избират събиране по-често, докато при хората този ефект се наблюдавал само в определени случаи. Изследователите подчертават, че ИИ системите, обучаващи се на големи масиви от човешки текст, не само възпроизвеждат, но и усилват типичните човешки модели на мислене.
Авторите на проучването смятат, че е важно да се вземат предвид тези характеристики при разработването на ИИ, особено когато се очаква от тях да вземат информирани и икономични решения.