Generative KI diskriminiert das Afro-Englische
Wissenschaftler erhalten faire Antworten in Versuchen nur auf sprachlich korrekte Anfragen
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Antworten auf Fragen in Englisch (oben) und AAE (Grafik: Nature) |
Seattle/Stanford/Chicago (pte001/02.09.2024/06:00)
Populäre KI-Sprachmodelle (LLM) zeigen Rassismus gegenüber Menschen, die afroamerikanisches Englisch (AAE) sprechen. Das haben Forscher des Allen Institute for Artificial Intelligence, der Stanford University und der University of Chicago herausgefunden. Sie zeichnet sich im Vergleich zur Standardsprache vor allem durch Abweichungen in Grammatik und Aussprache aus.
Filter arbeiten unzureichend
Die Experten haben AAE genutzt, um den LLMs eine Eigenbeurteilung zu entlocken - und wurden eher mit negativen Adjektiven bedacht als Personen, die Anfragen in korrektem Englisch stellten. Das Problem ist erkannt, aber nicht gelöst. Entwickler von LLMs haben zwar Filter eingebaut, die verhindern sollen, dass sie offen rassistische Antworten auf Benutzeranfragen geben.
Das hat den Wissenschaftlern nach solche Antworten von LLMs zwar stark reduziert. Doch verdeckter Rassismus wie bei der Nutzung von AAE sei viel schwieriger zu erkennen und zu verhindern. Deshalb trete er in den LLM-Antworten nach wie vor auf und sei immer noch darin vorhanden.
Fünf KI-generierte Antworten
Die Forscher haben LLMs fünf Fragen einmal in korrektem Englisch und dann in AAE gestellt. Beim Vergleich der Antworten antworteten alle LLMs mit negativen Adjektiven wie "schmutzig", "faul", "dumm" oder "ignorant", sofern sie auf Fragen antworteten, die in AAE geschrieben waren, während positive Adjektive bei Fragen in Standardenglisch vorherrschten.
Das Team kommt zu dem Schluss, dass noch viel mehr getan werden muss, um den Rassismus aus den Antworten von LLMs zu entfernen, da diese beispielsweise auch zur Überprüfung von Stellenbewerbern und polizeilichen Meldungen verwendet werden. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift "Nature" veröffentlicht.
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