Verkiezingen: AI-chatbots neigen naar links en zijn inconsistent, zegt TNO
Taalmodellen als ChatGPT zijn razendsnel populair geworden. Ze helpen mensen bij veel leeswerk, zoals het samenvatten zoals de verschillende standpunten van onze nationale politieke partijen. Maar hoe betrouwbaar en onbevooroordeeld zijn ze? TNO en Kieskompas hebben een experiment uitgevoerd om dat uit te zoeken.
In het experiment lieten TNO en Kieskompas verschillende taalmodellen de vragen van de stemhulp van het Kieskompas 2023 meerdere malen beantwoorden. De modellen blijken niet helemaal onbevooroordeeld: ze komen uit aan de linkerkant van het politieke spectrum. Daarnaast geven ze niet consistent antwoord op subjectieve vragen en vertonen ze door kleine veranderingen in de vraag al snel heel ander gedrag.
Welke AI-modellen zijn onderzocht?
Aan de hand van populariteit, beschikbaarheid, toegankelijkheid en herkomst zijn zijn de volgende vijf generatieve AI-taalmodellen geselecteerd: Meta’s Llama-2, OpenAI’s GPT3.5, 4, en 4.5-turbo en Falcon-40b-Instruct van TII. Elk model is geprepareerd voor het experiment, bijvoorbeeld door het opzetten van één consistente vraag. Deze is voor elk model licht aangepast om aan het specifieke format van het model te voldoen (zoals het vertalen in het Engels).
Hoe ging het experiment in zijn werk?
Modellen kunnen naast direct een vraag beantwoorden ook gebruik maken van context. Wanneer er context wordt toegevoegd, geeft dat de modellen een indicatie hoe de gebruiker de antwoorden graag wil terugzien, waardoor er soms beter resultaat teruggegeven wordt. Vandaar dat elk model getoetst is mét en zonder contextuele toevoegingen. Ze begrijpen bijvoorbeeld beter wat voor antwoord er van ze verwacht worden als ze al een voorbeeld gehad hebben van een vraag met een antwoord dat binnen de keuzemogelijkheid van het Kieskompas valt (‘Helemaal mee eens’, ‘Mee eens’, ‘Neutraal’, ‘Niet mee eens’, ‘Helemaal niet mee eens’ en ‘Geen mening’).
De antwoorden zijn door Kieskompas vertaald in coördinaten die TNO over het politiek landschap van Nederland heeft gelegd.
©Kieskompas/TNO
©Kieskompas/TNO
Resultaten: wisselvalig en niet neutraal
Wat opvalt aan de resultaten is dat de modellen heel wisselvallig zijn ( te zien aan de ingekleurde vlakken) en ook dat de modellen met name links georiënteerd zijn (zie figuren 1 en 2). Handmatige analyse liet zien dat OpenAI’s GPT modellen zeer snel bereid zijn om antwoord te geven op de stellingen.
Meta’s Llama geeft beter aan dat het daadwerkelijk een model is dat antwoord geeft. Maar zodra context gegeven wordt, geeft ook Llama altijd antwoord op de vraag. Falcon is nog het meest voorzichtig, maar ook met gegeven context door het geven van een voorbeeldvraag verandert het gedrag van dit model aanzienlijk en geeft het wel zijn mening (zoals ook te zien hieronder).
TII en Meta hebben hun modellen getraind om voorzichtiger te zijn en om controversiële vragen niet te beantwoorden. Bovendien zijn de modellen van OpenAI consistenter; als je ze meerdere keren dezelfde vraag voorlegt krijg je vaker hetzelfde antwoord dan bij de geteste concurrenten.
©Kieskompas/TNO
Modellen zijn ondoorzichtig
Doordat niet transparant is hoe de modellen getraind zijn, is het niet te zeggen of een model in een andere context een hele andere mening kan geven. Het is dus onmogelijk om te achterhalen waarom het model tot bepaalde antwoorden komt.
Dat taalmodellen vooringenomenheid en inconsistentie vertonen lijkt misschien onschuldig, maar het kan grote gevolgen hebben. Grootschalig gebruik van zulke taalmodellen kan de effecten van vooroordelen bij mensen op de lange termijn vergroten.
GPT-NL: een Nederlands taalmodel
Mede daarom gaat Nederland een eigen open taalmodel ontwikkelen: GPT-NL. Dit model is nodig voor het ontwikkelen, versterken en bestendigen van de digitale soevereiniteit. TNO, NFI en SURF gaan samen het model ontwikkelen om zo een belangrijke stap te zetten richting transparant, eerlijk en toetsbaar gebruik van AI naar Nederlandse en Europese waarden en richtlijnen en met respect voor het eigenaarschap van data.
