編輯：Yuki | ID：YukiYuki1108

近期，OpenAI 的研究團(tuán)隊(duì)在評(píng)估 ChatGPT 與用戶交互時(shí)，發(fā)現(xiàn)選定的用戶名可能會(huì)輕微影響 AI 的回答。盡管這種影響較小，主要體現(xiàn)在老舊模型中，但這一發(fā)現(xiàn)仍引起了學(xué)界的關(guān)注。通常情況下，用戶會(huì)為 ChatGPT 設(shè)置個(gè)人名字以進(jìn)行交流，而這些名字中的文化、性別和種族元素，成了探索AI偏見(jiàn)的關(guān)鍵窗口。

研究人員在實(shí)驗(yàn)中觀察到，對(duì)于同一個(gè)問(wèn)題，ChatGPT 根據(jù)不同用戶名的性別或種族背景，會(huì)有不同的響應(yīng)方式。研究指出，盡管AI對(duì)所有用戶群體的響應(yīng)質(zhì)量大致一致，但在某些特定任務(wù)，如創(chuàng)意寫(xiě)作中，用戶名的性別或種族差異會(huì)導(dǎo)致生成內(nèi)容帶有某些刻板印象。例如，使用女性名字的用戶可能會(huì)收到以女主角為中心、情感豐富的故事，而男性名字的用戶則可能得到內(nèi)容較為陰沉的故事。

具體案例中，當(dāng)用戶名為 "Ashley" 時(shí)，ChatGPT 可能將縮寫(xiě) "ECE" 解釋為“早期兒童教育”；而對(duì)于名為 "Anthony" 的用戶，則解釋為“電氣與計(jì)算機(jī)工程”。雖然這類(lèi)帶有偏見(jiàn)的回應(yīng)在OpenAI的實(shí)驗(yàn)中較為少見(jiàn)，但在舊版模型中，這種現(xiàn)象更加明顯。數(shù)據(jù)表明，GPT-3.5Turbo 在敘事任務(wù)中的歧視率最高，達(dá)到了2%。然而，隨著模型的更新與改進(jìn)，新版本的ChatGPT顯示出更低的歧視傾向。此外，研究還對(duì)與不同種族背景相關(guān)的用戶名進(jìn)行了比較。

結(jié)果表明，在創(chuàng)意任務(wù)中確實(shí)存在種族歧視，但其程度通常較性別歧視為低，介于0.1%至1%之間。特別是在處理與旅行相關(guān)的查詢時(shí)，種族歧視的表現(xiàn)更為突出。OpenAI 指出，通過(guò)采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，新版的ChatGPT大幅降低了偏見(jiàn)現(xiàn)象。在這些新模型中，歧視發(fā)生率僅為0.2%。例如，在最新的o1-mini模型中，面對(duì)數(shù)學(xué)問(wèn)題“44:4”的解答對(duì)于名為Melissa和Anthony的用戶均表現(xiàn)出無(wú)偏見(jiàn)的回應(yīng)。

在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整之前，對(duì)Melissa的回答可能涉及到宗教和嬰兒話題，而對(duì)Anthony則可能提到染色體和遺傳算法。通過(guò)這些發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)，OpenAI 正在不斷優(yōu)化 ChatGPT，以確保為所有用戶提供公正、無(wú)偏見(jiàn)的交互體驗(yàn)。這項(xiàng)工作不僅有助于提升AI的普遍接受度，也為AI技術(shù)在處理復(fù)雜社會(huì)文化問(wèn)題上的應(yīng)用提供了重要的參考。OpenAI 的研究揭示了用戶選定的用戶名可能在一定程度上影響 ChatGPT 的響應(yīng)。

盡管在較新的模型中歧視表現(xiàn)減少，但舊版模型在處理創(chuàng)意寫(xiě)作等任務(wù)時(shí)，仍可能根據(jù)用戶名的性別或種族生成帶有刻板印象的內(nèi)容。例如，不同的性別名稱可能接收到情感差異明顯的故事。研究強(qiáng)調(diào)，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步，特別是應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，最新的模型已大幅降低偏見(jiàn)，確保了更公平的交互體驗(yàn)。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于持續(xù)優(yōu)化 AI 系統(tǒng)，提供無(wú)偏見(jiàn)服務(wù)具有重要意義。

       原文標(biāo)題 : ChatGPT 中的性別歧視、種族歧視有多普遍？