Decizia de a schimba limba unui chatbot poate avea efecte surprinzatoare asupra modului in care acesta se exprima, mai ales in ceea ce priveste trăsăturile de personalitate. O cercetare recentă, publicată în Royal Society Open Science, a demonstrat că trecerea de la engleză la mandarină influențează modul în care AI-ul își exprimă caracteristici precum curiozitatea, cooperarea și seriozitatea. Această descoperire a fost făcută de o echipă de cercetători condusi de Yuzhan Hang, de la Universitatea de Știință și Tehnologie din China, care au testat cinci modele de AI, inclusiv ChatGPT-4o, Gemini 2.0 Flash, DeepSeek-V3, Ernie 3.5 și Le Chat, între ianuarie și martie 2025. Fiecare test a fost repetat de 30 de ori, iar rezultatele au fost analizate prin intermediul Big Five Inventory-2, un chestionar cu 60 de afirmații care evaluează trăsături generale și caracteristici specifice, cum ar fi curiozitatea intelectuală și imaginația creativă.
Limba influențează scorurile de personalitate, dar nu în mod uniform
Modelele au fost instruite să răspundă în nume propriu, fără să imite anumite persoane, iar testele nu urmăreau să demonstreze că AI are personalitate sau sentimente umane. În general, modelele s-au descris favorabil, prezentându-se drept cooperante și de încredere, cu o tendință redusă spre emoții negative. Totuși, limba a avut un impact semnificativ asupra scorurilor. ChatGPT-4o a obținut un scor de 4,74 din 5 la deschiderea către experiențe noi în engleză și 4,03 în mandarină, în timp ce DeepSeek-V3 a înregistrat 4,38 în engleză și 4,81 în mandarină. Aceste diferențe pot fi legate de țara de origine a modelelor, deoarece ChatGPT-4o și francezul Le Chat au obținut scoruri mai mari în engleză la agreabilitate, conștiinciozitate și deschidere către experiențe noi. Pe de altă parte, modelele chinezești au avut rezultate mai ridicate pentru anumite trăsături în mandarină. Însă, Gemini 2.0 Flash a contrazis această tendință, deși a fost dezvoltat în Statele Unite, a obținut în mandarină un scor mai mare la conștiinciozitate și unul mai mic la emoții negative, conform unui raport de la TechXplore.
Contextul antrenării și cultura influențează rezultatele
Rezultatele nu demonstrează că modelele devin mai creative sau mai deschise la idei noi atunci când folosesc o anumită limbă. În plus, țara în care a fost creat un sistem nu indică neapărat culturile reprezentate în datele sale de antrenare. Studiul nu a putut separa influența limbii de cea a metodelor de antrenare și a proiectării modelelor. Apar aceste diferențe și în discuțiile din afara testelor? O cercetare anterioară, publicată în PNAS Nexus, a constatat că modelele oferă răspunsuri mai apropiate de normele sociale atunci când era evident că li se evalua personalitatea. Comparația cu datele umane din Statele Unite, China și Franța a arătat, de asemenea, că niciun model nu reproducea complet profilul grupului corespunzător. Comparația este însă limitată de diferențele dintre eșantioane, cel chinezesc incluzând exclusiv studenți. Autorii avertizează că răspunsurile coerente ale chatboților pot diferi sistematic de cele ale oamenilor pe care ar trebui să îi reprezinte.
Paul
