EVERYTHING
Стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту призвів до появи нових форматів накопичення знань, серед яких Grokipedia стала одним із найамбітніших проєктів. Запущена Elon Musk у жовтні минулого року, ця платформа базується на мовній моделі Grok від компанії xAI. Основною обіцянкою розробників було «виправлення» ліволіберальних упереджень, які, на думку мільярдера, притаманні традиційній Wikipedia. Проте нове дослідження, опубліковане в Proceedings of the National Academy of Sciences, ставить під сумнів об'єктивність такого підходу.
Методологія та результати дослідження
Дослідники з Центру соціології людей і машин (SOHAM) проаналізували близько 18 000 сторінок Wikipedia та порівняли їх з аналогічними статтями на Grokipedia. Це стало найбільшим академічним аналізом платформи з моменту її запуску. Результати виявилися неоднозначними: хоча значна частина контенту Grokipedia повторює структуру Wikipedia, приблизно 66% статей були суттєво переписані штучним інтелектом. Ці тексти стали довшими та складнішими, проте вони посилаються на значно меншу кількість зовнішніх джерел інформації.
Найбільш критичним висновком стала зміна політичного спрямування джерел у певних категоріях. Хоча в цілому Grokipedia зберігає схожий на Wikipedia баланс, у статтях на теми релігії, історії, літератури та мистецтва спостерігається стійкий зсув у бік використання консервативних або правих новинних ресурсів. Це підтверджує, що штучний інтелект не просто видаляє упередженість, а замінює її іншою формою подачі матеріалу, яка часто є менш прозорою для читача та дослідника.
Перспективи та виклики прозорості
Автори дослідження, зокрема Saeedeh Mohammadi та професор Taha Yasseri, наголошують, що проблема полягає не лише в наявності упереджень, а в їхній прихованості. На відміну від Wikipedia, де будь-які правки та конфлікти інтересів видимі через історію редагувань волонтерами, системи на базі ШІ працюють непрозоро. Це створює ситуацію, коли зміна джерел відбувається без належної відповідальності чи редакційного нагляду. У майбутньому це може призвести до фрагментації загальнодоступних знань, де кожна платформа пропонуватиме свою версію реальності, що значно ускладнить процес верифікації інформації в глобальному масштабі.