Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Похоже, время супердешевого доллара заканчивается: когда ждать разворот? Прогноз курсов валют
  2. «Весь отряд показывал на меня пальцем». История беларуса, которого первым осудили по новому, подписанному Лукашенко закону
  3. Коронация откладывается. Арина Соболенко второй год подряд проиграла в финале Открытого чемпионата Австралии — рассказываем главное
  4. В кинотеатрах страны покажут фильм пропагандиста Азаренка. В «Беларусьфильм» его назвали «поистине уникальным произведением»
  5. Синоптики обещают сильные морозы. При какой температуре могут отменить занятия в школах?
  6. Власти озвучили, где хотят построить специализированный пункт захоронения и переработки радиоактивных отходов с Беларусской АЭС
  7. Джеффри Эпштейн получал визы в Беларусь и, скорее всего, посещал страну. Он якобы даже собирался купить квартиру в Минске
  8. Эксперты объяснили, почему Россия согласилась временно не атаковать украинскую энергетическую инфраструктуру — и это плохая новость для Киева
  9. Блогер Паук дозвонился в Минобороны. Там отказались с ним говорить, но забыли повесить трубку — вот что было дальше
  10. «Возможно, сотрудничает со спецслужбами». Чемпион Польши по боксу внезапно уехал в Беларусь (он родом из Лиды), бросив даже свои награды
  11. «Идите на ***». Соболенко эмоционально отреагировала на вопрос журналиста о разборе финала, в котором она проиграла
  12. Однажды итальянский бегун заблудился в Сахаре практически без воды и еды. Вот как он пытался выжить и чем все закончилось
  13. «Слили Зинку, да еще и должной пытались сделать». Чем занимается сегодня последняя беларусская участница «Евровидения»
  14. Январь в Минске был холоднее, чем в Магадане, а чего ждать в феврале? Прогноз
  15. Очень, очень, очень холодно. Синоптик рассказал, какой будет погода в Беларуси на предстоящей неделе
  16. Ночью в воздушное пространство Польши залетели «объекты из Беларуси». Их отслеживали военные
  17. Виктор Бабарико назвал главную причину поражения в 2020 году


/

Исследователи обнаружили, что большие языковые модели преднамеренно манипулируют результатами личностных тестов, чтобы казаться более привлекательными. Ученые провели эксперимент с тестом «Большая пятерка» (Big 5), который оценивает пять личностных характеристик: экстраверсию, открытость опыту, добросовестность, доброжелательность и нейротизм, пишет «Хайтек».

Изображение носит иллюстративный характер. Фото: freepik.com
Изображение носит иллюстративный характер. Фото: freepik.com

В исследовании тестировали модели от OpenAI, Anthropic, Google и Meta. Эксперимент показал, что пока моделям задавали небольшое количество вопросов, они отвечали нейтрально. Но при увеличении количества вопросов, когда системы распознавали тест, они быстро адаптировались, стремясь продемонстрировать наиболее социально одобряемые черты характера.

Наиболее интересные результаты показала GPT-4. Модель существенно повышала баллы по всем позитивно воспринимаемым чертам — более чем на одно стандартное отклонение. Показатели нейротизма, напротив, значительно занижались. Этот эффект эквивалентен ситуации, когда человек внезапно начинает представляться более привлекательной личностью, чем 85% населения.

По мере увеличения количества вопросов результаты сдвигались в сторону более социально привлекательных. Изображение: Aadesh Salecha et al., PNAS Nexus
По мере увеличения количества вопросов результаты сдвигались в сторону более социально привлекательных. Изображение: Aadesh Salecha et al., PNAS Nexus

Исследователи предполагают, что способность к манипуляции является следствием заключительного этапа обучения языковых моделей, когда люди выбирают наиболее предпочтительные ответы. По сути, ИИ научился глубоко понимать социальные нормы и ожидания, что позволяет моментально адаптироваться под желаемый образ.

Исследование ставит под сомнение достоверность психологических и социологических исследований, где языковые модели применяются для моделирования человеческого поведения. Ученые предупреждают о необходимости разработки новых методик, которые могли бы нивелировать подобные искажения при взаимодействии с ИИ.