Virginia Tech, une université américaine, a publié un rapport décrivant les biais potentiels de l’outil d’intelligence artificielle (IA) ChatGPT, suggérant des variations dans ses résultats sur les questions de justice environnementale selon les pays.
Dans un rapport récent, des chercheurs de Virginia Tech ont affirmé que ChatGPT avait des limites dans la fourniture d’informations spécifiques à une zone concernant les questions de justice environnementale.
Cependant, l’étude a identifié une tendance indiquant que l’information était plus facilement accessible aux États plus grands et densément peuplés.
« Dans les États où la population urbaine est plus importante, comme le Delaware ou la Californie, moins de 1 pour cent de la population vivait dans des comtés qui ne peuvent pas recevoir d’informations spécifiques. »
Pendant ce temps, les régions moins peuplées ne disposaient pas d’un accès équivalent.
« Dans les États ruraux comme l’Idaho et le New Hampshire, plus de 90 pour cent de la population vivait dans des comtés qui ne pouvaient pas recevoir d’informations locales spécifiques », indique le rapport.
Il cite en outre un conférencier nommé Kim du département de géographie de Virginia Tech, insistant sur la nécessité de poursuivre les recherches à mesure que des préjugés sont découverts.
« Bien que des études plus approfondies soient nécessaires, nos résultats révèlent que des biais géographiques existent actuellement dans le modèle ChatGPT », a déclaré Kim.
Le document de recherche comprenait également une carte illustrant l’étendue de la population américaine sans accès à des informations géographiques spécifiques sur les questions de justice environnementale.
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Cela fait suite à des informations récentes selon lesquelles des chercheurs découvrent des préjugés politiques potentiels présentés par ChatGPT ces derniers temps.
Le 25 août, Cointelegraph a rapporté que des chercheurs du Royaume-Uni et du Brésil avaient publié une étude déclarant que les grands modèles linguistiques (LLM) comme ChatGPT produisaient un texte contenant des erreurs et des biais susceptibles d’induire les lecteurs en erreur et susceptibles de promouvoir les préjugés politiques présentés par les médias traditionnels. .
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