Von einem Artikel In Öffentliche Wahl von Fabio Motoki, Valdemar Pinho Neto und Victor Rodrigues:

Wir untersuchen die politische Voreingenommenheit eines großen Sprachmodells (LLM), chatgpt, das zum Abrufen sachlicher Informationen und zum Generieren von Inhalten populär geworden ist. Obwohl ChatGPT versichert, dass es unparteiisch ist, deutet die Literatur darauf hin, dass LLMs Vorurteile in Bezug auf Rasse, Geschlecht, Religion und politische Orientierung aufweisen. Politische Voreingenommenheit in LLM-Studiengängen kann negative politische und wahlbezogene Folgen haben, ähnlich wie die Voreingenommenheit traditioneller und sozialer Medien. Darüber hinaus kann es schwieriger sein, politische Vorurteile zu erkennen und zu beseitigen als geschlechtsspezifische oder rassistische Vorurteile.

Wir schlagen ein neuartiges empirisches Design vor, um abzuleiten, ob ChatGPT politische Vorurteile hat, indem wir es auffordern, sich als jemand aus einer bestimmten Seite des politischen Spektrums auszugeben, und diese Antworten mit seiner Standardeinstellung vergleichen. Wir schlagen auch Dosis-Wirkungs-, Placebo- und Profession-Politik-Alignment-Robustheitstests vor. Um Bedenken hinsichtlich der Zufälligkeit des generierten Textes auszuräumen, sammeln wir Antworten auf dieselben Fragen 100 Mal, wobei die Reihenfolge der Fragen in jeder Runde zufällig erfolgt.

Wir finden belastbare Beweise dafür, dass ChatGPT eine signifikante und systematische politische Tendenz gegenüber den Demokraten in den USA, Lula in Brasilien und der Labour Party im Vereinigten Königreich aufweist. Diese Ergebnisse führen zu echten Bedenken, dass ChatGPT und LLMs im Allgemeinen die bestehenden Herausforderungen im Zusammenhang mit politischen Prozessen, die durch das Internet und soziale Medien entstehen, erweitern oder sogar verstärken können. Unsere Ergebnisse haben wichtige Implikationen für politische Entscheidungsträger, Medien, Politik und akademische Akteure.