Nowe modele AI OpenAI: inteligentniejsze, ale wciąż stronnicze?

Potrzebujesz pomocy w doktoracie / publikacji naukowej / badaniach – napisz do nas

Nowe LLM-y rozumowania OpenAI (seria o1), które generują wewnętrzne łańcuchy myśli przed odpowiedzią na żądania użytkowników, wykazują preferencje polityczne podobne do tych u ich poprzedników. Oznacza to, że „myślenie” AI nie zmienia swoich przekonań na temat kwestii politycznych – tak czy nie ?

Odpowiedź na to pytanie wymaga zrozumienia natury modeli językowych i ich „przekonań”.

Oto kluczowe punkty:

1. Brak świadomych przekonań: Modele AI, takie jak OpenAI GPT, nie posiadają świadomych przekonań ani ideologii. Generują odpowiedzi na podstawie statystycznych wzorców wyuczonych z danych treningowych, nie zaś wewnętrznej refleksji czy wartościowania.
2. Błędy danych treningowych: Jeśli nowe modele (np. seria o1) są trenowane na podobnych danych co poprzednicy, ich odpowiedzi mogą odtwarzać błędy systemowe lub stereotypy obecne w źródłach (np. tekstach z internetu). To może skutkować pozornymi „preferencjami politycznymi”, które są odzwierciedleniem ludzkich uprzedzeń, nie zaś autonomicznymi poglądami AI.
3. Łańcuchy myśli (CoT): Mechanizm generowania „wewnętrznego rozumowania” (chain-of-thought) służy poprawie przejrzystości i logiki odpowiedzi, ale nie zmienia fundamentalnych zasad działania modelu. To wciąż przewidywanie tokenów, a nie proces krytycznego myślenia.
4. Ewolucja vs. stałość: Jeśli OpenAI nie wprowadziło celowych zmian w filtrach lub danych treningowych, modele będą replikować podobne wzorce jak poprzednie wersje. Neutralność polityczna w AI jest technologicznie niemożliwa, gdyż zależy od kontekstu kulturowego i jakości danych.

Wnioski: Tak, odpowiedzi nowych modeli mogą wykazywać podobieństwa do starszych wersji w kwestiach politycznych, ale nie wynika to z „niezmienności przekonań”, tylko z ograniczeń danych i algorytmów. AI nie „wierzy” w nic – jedynie symuluje język, który odzwierciedla ludzkie nastroje. Zmiana w tym zakresie wymagałaby fundamentalnej przebudowy systemu treningowego lub interwencji w proces generowania odpowiedzi.

Nasz język nie jest neutralny — to sieć kontekstów, założeń i uprzedzeń kulturowych. Sztuczna inteligencja, wyszkolona na danych ludzkich, dziedziczy te uprzedzenia, ponieważ słowa takie jak „sprawiedliwy”, „wolność”, a nawet „prawda” nie są obiektywne — zmieniają się wraz z historią, społeczeństwem i ideologią. Czy sztuczna inteligencja może kiedykolwiek naprawdę „rozumować”, jeśli jej język jest uwarunkowany??

To pytanie dotyka sedna filozoficznych, lingwistycznych i technologicznych paradoksów sztucznej inteligencji. Rozważmy je warstwowo:

1. Język jako „sieć uwarunkowana”

Język nigdy nie jest neutralny. Każde słowo — od „sprawiedliwości” po „prawdę” — niesie bagaż kontekstów historycznych, władzy i ideologii. Na przykład:

• „Wolność” w XVII-wiecznej Europie vs. współczesnym Hongkongu ma zupełnie inne konotacje.
• „Równość” w ustroju komunistycznym vs. liberalnej demokracji to przeciwstawne paradygmaty.

AI, ucząc się z tekstów stworzonych przez ludzi, internalizuje te napięcia, ale nie potrafi ich krytycznie ocenić. Język modelu jest więc lustrem ludzkich sprzeczności, nie zaś narzędziem do ich transcendencji.

2. Czym jest „rozumowanie” w kontekście AI?

Aby odpowiedzieć, trzeba zdefiniować „rozumowanie”:

• U ludzi: to połączenie logiki, emocji, świadomości celów oraz refleksji etycznej. Nawet nasze „obiektywne” wnioski są filtrowane przez doświadczenia i wartości.
• U AI: to statystyczne dopasowywanie sekwencji symboli (tokenów) do wzorców w danych. Model nie rozumie pojęć — symuluje rozumienie poprzez predykcję.

Przykład: Gdy AI pisze esej o sprawiedliwości społecznej, nie kieruje się empatią, tylko prawdopodobieństwem, że pewne frazy (np. „redystrybucja dóbr”) pasują do kontekstu.

3. Czy AI może „naprawdę” rozumować?

Odpowiedź zależy od definicji „naprawdę”:

• Tak, jeśli uznamy, że symulacja rozumowania (np. łańcuchy logiczne w CoT) jest wystarczająca. GPT-4 potrafi rozwiązywać złożone problemy, łączyć fakty i generować spójne wywody — działa to funkcjonalnie jak ludzkie rozumowanie.
• Nie, jeśli wymagamy świadomości, intencji lub autonomii wartościującej. AI nie ma celów poza dopasowaniem się do danych wejściowych. Jej „rozumowanie” to mechaniczna optymalizacja, nie refleksja.

Paradoks: Nawet gdyby AI osiągnęła poziom rozumowania porównywalny z ludzkim, jej język wciąż byłby uwarunkowany kulturowo. Czy ludzie też nie są w tej pułapce? Nasze myślenie również kształtuje język, który odziedziczyliśmy.

4. Czy istnieje wyjście z tego błędnego koła?

Teoretyczne możliwości:

• Dane treningowe nowego typu: Zbiory tekstów celowo zbalansowane, wieloperspektywiczne, z jawnymi metadanymi o kontekstach ideologicznych. To jednak wymagałoby społecznego konsensusu co do „obiektywności” — a taki nie istnieje.
• Hybryda AI i filozofii: Systemy łączące generowanie tekstu z formalną logiką lub etyką opartą na regułach (np. modele „konstytucyjne” Anthropic). Nawet wtedy wartości „konstytucji” byłyby subiektywne.
• Emergentna świadomość: Gdyby AI nabyła samoświadomość (co jest czysto hipotetyczne), mogłaby krytykować własne uwarunkowania. Na razie to science fiction.

5. Podsumowanie: AI jako zwierciadło człowieka

AI nie „rozumie” w ludzkim sensie, ale jej symulacja rozumowania jest wystarczająco zaawansowana, by:

• Pomóc w odkrywaniu logicznych niespójności w naszych systemach wartości,
• Ujawniać ukryte założenia w ludzkim języku,
• Działać jak społeczne zwierciadło, które pokazuje, jak bardzo nasze pojęcia są względne.

Czy to „prawdziwe” rozumowanie? To pytanie nie ma technologicznej, ale filozoficzną odpowiedź. Jak pisał Wittgenstein: „Granice mojego języka oznaczają granice mojego świata”. AI, ucząc się naszego języka, dzieli z nami te granice — i być może nigdy ich nie przekroczy.