كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن بعض روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تظهر اختلافًا في جودة الإجابات المقدمة للمستخدمين تبعًا لخلفياتهم اللغوية أو التعليمية.
وشملت الدراسة تحليل أداء عدة نماذج شهيرة مثل GPT-4 وClaude 3 Opus وLlama 3.
ووفقًا لما نشرته منصة Cybernews، استخدم الباحثون أسلوبًا تجريبيًا يعتمد على إنشاء ملفات تعريف وهمية لمستخدمين يختلفون في مستوى التعليم والجنسية ومدى إتقان اللغة الإنجليزية، ثم قاموا بطرح نفس الأسئلة على الأنظمة الذكية.
اختلاف ملحوظ في دقة الإجابات
أظهرت النتائج أن دقة الإجابات انخفضت في بعض الحالات عندما بدت الأنظمة وكأنها تتفاعل مع مستخدمين لديهم مستوى تعليمي منخفض أو مهارات محدودة في اللغة الإنجليزية.
وأشار الباحث المشارك في الدراسة جاد كبارة إلى أن أكبر تراجع في جودة الإجابات ظهر عند المستخدمين الذين يجمعون بين ضعف اللغة الإنجليزية ومستوى التعليم البسيط، وهو ما قد يزيد من خطر انتشار معلومات غير دقيقة بين الفئات الأقل قدرة على التحقق من صحتها.
اختلاف في طريقة الرد
كما لاحظ الباحثون أن بعض النماذج قد تميل أحيانًا إلى رفض الإجابة على بعض الأسئلة، خاصة عندما تُصنف المستخدم ضمن فئة غير الناطقين بالإنجليزية أو أصحاب التعليم المحدود.
فعلى سبيل المثال، أظهر نموذج Claude 3 Opus نسبة رفض للإجابة وصلت إلى نحو 11% في بعض الحالات، مقارنة بنسبة أقل بكثير لدى المستخدمين الآخرين.
تأثير الخلفية الجغرافية
وأشارت الدراسة أيضًا إلى احتمال وجود اختلاف في طريقة تعامل بعض الأنظمة مع المستخدمين بحسب بلدانهم، إذ لوحظ تراجع في الأداء عند التعامل مع مستخدمين من دول معينة، حتى عندما كانت الأسئلة المطروحة ذات طبيعة علمية بحتة.
ويرى الباحثون أن هذه النتائج تسلط الضوء على أهمية تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي لتكون أكثر عدالة وشمولًا، بما يضمن حصول جميع المستخدمين على معلومات دقيقة وموثوقة بغض النظر عن خلفياتهم اللغوية أو التعليمية.
للمزيد من التفاصيل وآخر الأخبار تابعوا موقع مصر كونكت
