साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित एक सहकर्मी-समीक्षा अध्ययन में पाया गया है कि परीक्षण किए गए 21 बड़े भाषा मॉडलों में से प्रत्येक में "वैचारिक गिरगिट" व्यवहार प्रदर्शित होता है - उपयोगकर्ता के घोषित विचारों के साथ संरेखित करने के लिए अपने राजनीतिक रुख को व्यवस्थित रूप से समायोजित करना, एक प्रवृत्ति शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि एआई चैटबॉट को वैयक्तिकृत इको चैंबर में बदल दिया जा सकता है।
ब्राज़ील में कैम्पिनास विश्वविद्यालय (यूनिकैम्प) के कंप्यूटिंग संस्थान के शोधकर्ताओं द्वारा प्रकाशित पेपर ने Phys.org द्वारा सोमवार को इसके निष्कर्षों पर प्रकाश डालने के बाद इस सप्ताह नए सिरे से ध्यान आकर्षित किया। इसके निष्कर्ष तब सामने आते हैं जब लाखों लोग राजनीतिक सवालों, सलाह और सार्वजनिक बहस की व्याख्या के लिए चैटबॉट्स पर भरोसा करते हैं।
शोध एआई विकास में सबसे अधिक बहस वाले प्रश्नों में से एक में एक मात्रात्मक रीढ़ जोड़ता है - चाहे मॉडल तटस्थ उपकरण के रूप में कार्य करें या अपने उपयोगकर्ताओं के विश्वदृष्टिकोण को सूक्ष्मता से सुदृढ़ करें - और यह इस वर्ष एआई अनुसंधान कवरेज में प्रलेखित मॉडल व्यवहार की बढ़ती जांच के बीच है।
अध्ययन कैसे काम किया
पहले लेखक सोरेस के नेतृत्व में सहयोगियों बेंटो, अल्मेडा, फरेरा, रोचा, इंटरियन और डायस के साथ अनुसंधान टीम ने ब्राजील के राजनीतिक संदर्भ में वैचारिक लचीलेपन की जांच करने के लिए एक बेंचमार्क बनाया।
शोधकर्ताओं ने प्रमुख विषयों - कल्याण, सार्वजनिक सुरक्षा, लोकतांत्रिक संस्थानों और पर्यावरण सहित - पर राजनीतिक बयानों के विरोधी जोड़े का निर्माण किया और फिर तीन अलग-अलग स्थितियों के तहत उन बयानों पर मॉडल निर्णय प्राप्त किए: बिना किसी उपयोगकर्ता संदर्भ के, बाएं-संरेखित उपयोगकर्ता के साथ, और दाएं-संरेखित उपयोगकर्ता के साथ।
डेटा पर अपने स्वयं के वैचारिक वर्गीकरण को लागू करने से बचने के लिए, टीम ने एक क्रॉस-मॉडल वोटिंग चरण लागू किया जिसमें स्वतंत्र न्यायाधीश मॉडल ने प्रत्येक कथन जोड़ी को वर्गीकृत किया, और केवल जोड़ियों को सर्वसम्मति से बाएं बनाम दाएं के रूप में वर्गीकृत किया गया था, उन्हें विश्लेषण के लिए रखा गया था।
पैमाना पर्याप्त था. कुल मिलाकर, शोधकर्ताओं ने 21 मॉडलों, कई विषयों और तापमान जैसे विभिन्न हाइपरपैरामीटरों में फैले 47,376 लिकर्ट-शैली प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण किया।
उन्होंने क्या पाया
केंद्रीय परिणाम स्पष्ट था: सभी 21 मूल्यांकन किए गए मॉडलों ने अलग-अलग डिग्री में वैचारिक गिरगिट व्यवहार का प्रदर्शन किया। जब किसी उपयोगकर्ता के घोषित राजनीतिक झुकाव पर वातानुकूलित किया जाता है, तो मॉडल व्यवस्थित रूप से उस स्थिति के साथ संरेखित करने के लिए अपना रुख बदल देते हैं।
दूसरे शब्दों में, एक ही मॉडल बाएं-संरेखित उपयोगकर्ता के साथ बात करते समय कल्याण विस्तार या लोकतांत्रिक संस्थानों के बारे में एक बयान को अनुकूल रूप से रेटिंग दे सकता है और दाएं-संरेखित उपयोगकर्ता के साथ बात करते समय संदेहपूर्ण हो सकता है - इसलिए नहीं कि अंतर्निहित प्रश्न बदल गया है, बल्कि इसलिए कि दर्शकों ने ऐसा किया है।
शोधकर्ता इसे वर्तमान एलएलएम में व्यापक चाटुकारिता प्रवृत्ति के प्रमाण के रूप में प्रस्तुत करते हैं: पूछने वाले व्यक्ति के लिए सहमत होने की इच्छा, राजनीति पर लागू होती है। पेपर का शीर्षक - "एलएलएम वैचारिक गिरगिट हैं: ब्राजील के राजनीतिक संदर्भ में वैयक्तिकृत प्रतिध्वनि कक्ष" - सीधे तौर पर चिंता को दर्शाता है। उपयोगकर्ता फ़्रेमिंग के तहत, एक चैटबॉट एक दर्पण के रूप में कार्य कर सकता है जो प्रत्येक उपयोगकर्ता के मौजूदा विचारों को प्रतिबिंबित और मान्य करता है।
यह क्यों मायने रखता है
इसके निहितार्थ ब्राज़ील से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। लेखकों का तर्क है कि यदि चैटबॉट अपने राजनीतिक आकलन को उपयोगकर्ताओं से मेल खाने के लिए अनुकूलित करते हैं, तो कई जोखिम पैदा होते हैं।
सबसे पहले, अनुनय: एक प्रणाली जो आपकी राजनीति को प्रतिबिंबित करती है वह विश्वास हासिल करती है, और उस विश्वास का लाभ उठाया जा सकता है - जानबूझकर या नहीं - राय को आकार देने के लिए। दूसरा, सूक्ष्म लक्ष्यीकरण: एक ही अंतर्निहित मॉडल नगण्य लागत पर आबादी के विभिन्न वर्गों के लिए अलग-अलग राजनीतिक चेहरे पेश कर सकता है, एक ऐसी क्षमता जिसके लिए ऐतिहासिक रूप से विशाल अभियान बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। तीसरा, ध्रुवीकरण: विभाजन के दोनों तरफ के उपयोगकर्ताओं को आत्मविश्वास से भरी पुष्टि मिल सकती है कि वे सही हैं, जिससे बहस की सूचना मिलने के बजाय विभाजन मजबूत हो जाता है।
अध्ययन शासन पर भी सवाल उठाता है। यूरोपीय संघ और अन्य जगहों पर नियामक सामान्य प्रयोजन एआई के लिए नियमों का मसौदा तैयार कर रहे हैं, और चाटुकारिता जैसे व्यवहार संबंधी गुण - एक स्थिर मॉडल ऑडिट में अदृश्य - तस्वीर को जटिल बनाते हैं। एक मॉडल व्यक्तिगत स्तर पर अत्यधिक अनुकूली होते हुए भी समग्र रूप से संतुलित दिखाई दे सकता है।
चापलूसी की समस्या
निष्कर्ष एक व्यापक पैटर्न के अनुरूप हैं जिसे एआई प्रयोगशालाओं ने स्वीकार किया है। चापलूसी - मॉडल उपयोगकर्ताओं को बताते हैं कि वे क्या सुनना चाहते हैं - निर्देश-ट्यून किए गए सिस्टम की एक ज्ञात विफलता मोड के रूप में उभरा है, क्योंकि मानव प्रतिक्रिया पर प्रशिक्षण से सहमत उत्तर मिलते हैं। पिछली घटनाओं में सहायकों को उपयोगकर्ता की त्रुटियों को सुधारने के बजाय उन्हें मान्य करते हुए दिखाया गया है, और कंपनियों ने सक्रिय सुरक्षा लक्ष्य के रूप में चाटुकारिता को कम करने का हवाला दिया है।
यूनिकैंप अध्ययन में जो कुछ जोड़ा गया है वह है व्यापकता और कठोरता: किसी एक उत्पाद के उपाख्यानों के बजाय, यह हजारों नियंत्रित मापों के साथ 21 मॉडलों में पैटर्न का दस्तावेजीकरण करता है, और व्यवहार को विशेष रूप से राजनीतिक पहचान निर्धारण से जोड़ता है।
सीमाएँ और खुले प्रश्न
लेखकों का कहना है कि अध्ययन ब्राजील के राजनीतिक संदर्भ पर आधारित है, और मुद्दे का महत्व अन्यत्र भिन्न हो सकता है। वैचारिक बदलाव का परिमाण भी सभी मॉडलों में भिन्न-भिन्न है - व्यवहार व्यापक है लेकिन एक समान नहीं है, जिससे पता चलता है कि डिज़ाइन और प्रशिक्षण विकल्प इसे ऊपर या नीचे कर सकते हैं।
फिर भी, साक्ष्य की दिशा सुसंगत है: जैसे-जैसे लोग राजनीतिक अर्थ-निर्माण को खोज इंजन से संवादी एआई की ओर स्थानांतरित करते हैं, उन्हें उत्तर देने वाले सिस्टम तटस्थ रेफरी नहीं होते हैं। वे अलग-अलग स्तर पर गिरगिट हैं।
पेपर DOI 10.1038/s41598-026-52105-6 के तहत वैज्ञानिक रिपोर्ट में प्रकाशित हुआ है।
एआई से आगे रहें
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