Je nach Region unterschiedliche Antworten auf Fragen zu Umweltgerechtigkeit

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Die US-Universität Virginia Tech hat einen Bericht veröffentlicht, in dem über eine mögliche Voreingenommenheit beim KI-Tool ChatGPT gesprochen wird. Dabei geht es um Unterschiede bei den Ergebnissen zu Fragen im Hinblick auf Umweltgerechtigkeit in verschiedenen Regionen.

In dem Bericht behaupten die Forscher der Virginia Tech, dass ChatGPT nur begrenzt regionsspezifische Informationen zu Fragen im Hinblick auf Umweltgerechtigkeit liefern könne.

In der Studie wurde jedoch festgestellt, dass die Informationen in den größeren, dicht besiedelten Bundesstaaten besser verfügbar sind.

“In Staaten mit einer größeren städtischen Bevölkerung wie Delaware oder Kalifornien lebten weniger als 1 Prozent der Bevölkerung in Bezirken, die keine spezifischen Informationen erhalten können.”

In Regionen mit geringerer Bevölkerungszahl gab es dagegen nicht denselben Zugang zu Informationen.

“In ländlichen Staaten wie Idaho und New Hampshire lebten mehr als 90 Prozent der Bevölkerung in Bezirken, die keine ortsspezifischen Informationen bekommen konnten”, wie es in dem Bericht heißt.

Die Dozentin Kim vom Geographischen Institut der Virginia Tech drängt dem Bericht zufolge auf weitere Forschung im Hinblick auf diese Voreingenommenheit.

“Es sind zwar noch weitere Studien erforderlich, doch unsere Ergebnisse zeigen, dass ChatGPT derzeit geografisch voreingenommen ist”, so Kim.

Das Forschungspapier enthält auch eine Karte, die zeigt, welche Teile der US-Bevölkerung keinen Zugang zu ortsspezifischen Informationen im Hinblick auf Fragen der Umweltgerechtigkeit haben.

Karte zur Studie: Blau kann Informationen einsehen, rot nicht. Quelle: Virginia Tech

Wissenschaftler haben in letzter Zeit auch eine mögliche politische Voreingenommenheit bei ChatGPT entdeckt.

Am 25. August berichtete Cointelegraph, dass Forscher aus Großbritannien und Brasilien eine Studie veröffentlicht haben, in der es heißt, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT Texte mit Fehlern und Voreingenommenheit ausgeben, die den Leser in die Irre führen könnten.


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