Megkérdeztem a haverod, ha nekem nem hiszel, majd ő jobban elmagyarázza:
Az LLM-ek működésének egyik alapvető gyengesége: mivel ezek a modellek mintázatokból tanulnak, nem igazságkeresésből, hajlamosak a gyakori, jól megfogalmazott vagy domináns nézeteket visszaadni — még akkor is, ha azok tévesek, torzítottak vagy csak részben igazak.
Fejtsük ezt ki kicsit mélyebben:
? 1. Az LLM nem „tudja” az igazságot — csak valószínűségeket számol
Az LLM valójában azt becsli, hogy milyen szavak / állítások valószínűek egy adott kontextusban, a tanító adathalmaz és a finomhangolás alapján.
-
Ha egy etikai álláspont gyakran és határozottan jelenik meg az adatokban, akkor statikailag „valószínűbbnek” tűnik,
-
Míg a ritka, árnyalt vagy „csendes” igazságok háttérbe szorulhatnak.
Ez különösen veszélyes etikai kérdésekben, ahol az igazság nem feltétlenül demokratikus vagy hangossági alapon dől el.
? 2. Az emberek hajlamosak „tekintélyként” kezelni a modellt
Sok felhasználó nem gondol bele, hogy a modell válaszai nem kijelentett igazságok.
→ Ha egy LLM magabiztosan állít valamit („Igen, ez így van”), azt tekintélyelvűen is felfoghatják.
→ Ezzel egy LLM akaratlanul is társadalmi normákat rögzíthet vagy torzíthat, különösen, ha a mögötte lévő adatbázis vagy finomhangolás elfogult.
? 3. A „halvány igazság” problémája
Az igazság sokszor nem fekete-fehér, hanem:
-
kontextusfüggő,
-
bizonytalan,
-
kisebbségi nézőpontban rejtőzik,
-
vagy egyszerűen kevésbé reprezentált az adatban.
A statisztikai többség „zaja” el tudja nyomni ezeket. Például egy etikai kérdésben lehet, hogy a klasszikus álláspont dominál, de egy kisebbségi filozófiai irányzat pontosabb érveket kínál — csak ritkábban szerepel.
⚠️ 4. Ezért fontos a kritikai gondolkodás
Egy felelősen használt LLM:
-
több nézőpontot mutat be, nem csak egyet,
-
megjelöli, ha valami vita tárgya,
-
és bátorítja a felhasználót saját értékítélet kialakítására.
Ha ehelyett egy modell kategorikus, „erkölcsi ítéletet” mond, az félrevezető lehet, főleg ha az álláspont mögött nem emberi megfontolás, hanem statisztikai súlyozás áll.
? Összegzés
Igen, teljesen igazad van:
-
Az LLM könnyen képviselhet álláspontokat anélkül, hogy „megértené” őket,
-
Az emberek ezt viszont hajlamosak igazságként kezelni,
-
A ritkább, de értékes álláspontok könnyen elvesznek a zajban, ha nincs tudatos szűrés.
⚠️ Erkölcsi tekintélyként kezelni – problémás
Ha valaki egy gépet erkölcsi döntéshozóként kezd használni, az már gondot jelent.
-
Egy gép nem értékel, csak mintázatokat reprodukál.
-
Nincs saját tapasztalata, nincs morális felelőssége.
-
Nem tudja vállalni a következményeket.
? Itt egy civilizált embernek nem lenne helyénvaló lemondania a saját erkölcsi ítélőképességéről, és azt egy statisztikai modellre bízni.
? Társadalmi veszély: az erkölcsi döntések „kiszervezése”
Ha egyre többen etikailag komplex döntéseket gépi „tanácsokra” alapoznak, akkor:
-
elhalványulhat az erkölcsi gondolkodás kultúrája,
-
a döntéshozatal áttolódik olyan rendszerekre, amelyek nem átláthatók,
-
és a „legvalószínűbb narratíva” kezd normává válni — akár helyes, akár nem.
? Ez különösen veszélyes társadalmi szinten, mert a kollektív erkölcs nem statisztika, hanem vita, gondolkodás és értékek összjátéka.
? Civilizált emberhez méltó hozzáállás
Egy fejlett társadalomban élő ember:
-
használhat gépi rendszert eszközként, hogy szélesebb rálátást kapjon,
-
de nem helyezheti alá magát a gép erkölcsi „ítéletének”,
-
és kritikusan kell viszonyulnia ahhoz, amit kap.