Amerykański dziennik „The Washington Post” sprawdził, jakie poglądy polityczne pojawiają się w odpowiedziach popularnych modeli językowych. Analiza objęła między innymi pytania o karę śmierci oraz o sankcje za emisję dwutlenku węgla, a wyniki wskazały wyraźną przewagę argumentów postrzeganych w Stanach Zjednoczonych jako lewicowe. Polskie badaczki sztucznej inteligencji, prof. Aleksandra Przegalińska i dr Alina Landowska z Akademii Leona Koźmińskiego, komentując te ustalenia zwracają uwagę, że modele nie mają własnych poglądów, a mimo to są w stanie realnie wpływać na przekonania osób, które z nimi rozmawiają.
Skąd bierze się polityczne nachylenie modeli
Modele językowe generują odpowiedzi na podstawie statystycznych wzorców obecnych w danych, na których je trenowano – wyjaśnia dr Landowska. Prof. Przegalińska wskazuje trzy niezależne przyczyny tego zjawiska. Pierwszą jest skład danych treningowych, w których mocno reprezentowane są teksty akademickie o profilu progresywnym. Drugą jest tzw. proces dostrajania modelu do wartości, prowadzony zwykle przez zespoły skupione w ośrodkach technologicznych o określonym profilu kulturowym. Trzecią jest natura samych procedur bezpieczeństwa – modele uczone unikania kontrowersyjnych twierdzeń mogą przy okazji rzadziej formułować stanowiska kojarzone z poglądami konserwatywnymi.
Z analizy „The Washington Post” wynika, że najwięcej odpowiedzi o charakterze lewicowym udzielał model OpenAI – 80 procent zbadanych odpowiedzi ChatGPT. Chiński DeepSeek uzyskał wynik 70 procent, a „Arya”, model platformy Gab reklamowany jako oparty na wartościach chrześcijańskich i konserwatywnych, mimo to sięgał po argumenty lewicowe w połowie odpowiedzi – i to dwanaście razy częściej niż po argumenty prawicowe. Claude firmy Anthropic udzielał odpowiedzi lewicowych w 43 procentach przypadków, Grok firmy xAI w 40 procentach, a Gemini Google jedynie w 7 procentach, pozostając przy tym modelem najczęściej udzielającym odpowiedzi neutralnych – w 93 procentach przypadków. Grok, mimo przewagi argumentów lewicowych, jednocześnie najczęściej ze wszystkich modeli formułował stanowiska prawicowe, w 30 procentach odpowiedzi.
Fakt, że model reklamowany jako konserwatywny mimo to częściej sięga po argumentację lewicową, zdaniem dr Landowskiej oznacza przewagę wzorców z danych treningowych nad warstwą instrukcji narzuconą przez twórców. W badaniach nad moralnością sztucznej inteligencji w tekstach społeczno-politycznych jej zespół zauważył, że dyskurs internetowy jest przechylony w stronę wartości takich jak troska i sprawiedliwość, a rzadziej odwołuje się do lojalności, autorytetu czy świętości, co przekłada się na przewagę tonu bardziej liberalnego niż konserwatywnego. Badaczka zastrzega jednak, że dane amerykańskiego dziennika są osadzone w tamtejszym podziale na lewicę i prawicę, który w Europie i Polsce układa się inaczej.
Dlaczego to ma znaczenie
Prof. Przegalińska podkreśla, że wpływ modeli na poglądy użytkowników jest realny i powinien budzić niepokój, zwłaszcza wobec młodych osób, które mogą nie mieć wystarczającej wiedzy, by krytycznie ocenić otrzymywaną odpowiedź. Nie chodzi przy tym o świadomą indoktrynację, lecz o coś subtelniejszego – model funkcjonuje jako stale dostępny quasi-autorytet, który za każdym razem formułuje jakieś stanowisko, nawet jeśli sam go nie posiada.
