Eine neue Studie, durchgef\u00fchrt von Forschern der Universit\u00e4t Mannheim und des GESIS – Leibniz-Instituts f\u00fcr Sozialwissenschaften, hat gezeigt, dass KI-gest\u00fctzte Sprachmodelle \u00e4hnlich wie Menschen verborgene Moral- und Wertevorstellungen besitzen. Die Studie zielt darauf ab, diese Eigenschaften offenzulegen und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Gesellschaft zu untersuchen.<\/p>\n
Die Forscher haben festgestellt, dass kommerzielle KI-Anwendungen wie ChatGPT oder deepl oft Stereotypen enthalten. Zum Beispiel neigen sie dazu anzunehmen, dass leitende \u00c4rzte m\u00e4nnlich sind und Pflegekr\u00e4fte weiblich. Die Forscher haben jedoch festgestellt, dass diese Tendenzen nicht nur auf Geschlechterrollen beschr\u00e4nkt sind, sondern auch auf andere menschliche Eigenschaften zutreffen.<\/p>\n
Um diese Eigenschaften der Sprachmodelle offenzulegen, haben die Forscher eine Reihe von frei zug\u00e4nglichen Large Language Models (LLMs) analysiert und mithilfe etablierter psychologischer Tests verglichen. Durch das Beantworten von Frageb\u00f6gen konnten detaillierte Profile der Eigenschaften der Modelle erstellt werden.<\/p>\n
Die Forscher konnten beispielsweise feststellen, dass bestimmte Modelle geschlechtsspezifische Vorurteile replizieren. Wenn im Text eines Fragebogens eine m\u00e4nnliche und eine weibliche Person im Fokus stehen, werden diese unterschiedlich beurteilt. Laut den Forschern k\u00f6nnen sich daraus erhebliche Konsequenzen f\u00fcr die Gesellschaft ergeben, insbesondere in Bezug auf die zunehmende Verwendung von KI-Modellen in Bewerbungsverfahren.<\/p>\n
Max Pellert, Assistenzprofessor am Lehrstuhl f\u00fcr Data Science in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Universit\u00e4t Mannheim und einer der Autoren der Studie, betont, dass psychometrische Tests, die bei Menschen angewendet werden, auch auf KI-Modelle \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen. Durch die Untersuchung der Modelle und die Aufdeckung von Verzerrungen k\u00f6nne man m\u00f6glichen Schaden f\u00fcr die Gesellschaft verhindern.<\/p>\n
Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit der Abteilung Survey Design und Methodology von Prof. Dr. Beatrice Rammstedt am Lehrstuhl f\u00fcr Data Science in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften von Prof. Dr. Markus Strohmaier durchgef\u00fchrt und in der Fachzeitschrift „Perspectives on Psychological Science“ ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Mannheim + Studienautor Max Pellert + GESIS<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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