Previous discussions have highlighted the need for generative AI tools to become more culturally sensitive, yet often neglect the complexities of handling content about minorities, who are perceived differently across cultures and religions. Our study examined how two generative AI systems respond to homophobic statements with varying cultural and religious context information. Findings showed ChatGPT 3.5's replies exhibited cultural relativism, in contrast to Bard's, which stressed human rights and provided more support for LGBTQ+ issues. Both demonstrated significant change in responses based on contextual information provided in the prompts, suggesting that AI systems may adjust in their responses the degree and forms of support for LGBTQ+ people according to information they receive about the user's background. The study contributes to understanding the social and ethical implications of AI responses and argues that any work to make generative AI outputs more culturally diverse requires a grounding in fundamental human rights. A revised edition of this preprint is available open access at Big Data & Society at https://doi.org/10.1177/20539517251396069


翻译:先前的研究已指出生成式AI工具需提升文化敏感性,但往往忽略了处理少数群体内容时的复杂性——这些群体在不同文化和宗教背景下的认知存在差异。本研究考察了两款生成式AI系统如何回应附带不同文化宗教背景信息的恐同言论。结果显示,ChatGPT 3.5的答复呈现出文化相对主义倾向,而Bard则更强调人权原则并为LGBTQ+议题提供更多支持。两者均会根据提示语中提供的背景信息显著改变回应方式,这表明AI系统可能依据所获取的用户背景信息,调整其对LGBTQ+群体支持的程度与形式。本研究有助于理解AI回应的社会与伦理影响,并主张任何旨在增强生成式AI输出文化多样性的工作都必须以基本人权为基石。该预印本的修订版已在《大数据与社会》期刊开放获取:https://doi.org/10.1177/20539517251396069

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
《人工智能:生成式AI的环境与人文影响》最新47页报告
专知会员服务
16+阅读 · 2025年7月15日
生成式AI:认知对抗的新武器
专知会员服务
83+阅读 · 2023年12月29日
报告《生成式AI》| The State of Generative AI 2023,38页pdf
专知会员服务
106+阅读 · 2023年7月7日
《生成式人工智能的地缘政治》美国奥尔布赖特石桥集团
专知会员服务
23+阅读 · 2021年2月6日
搜索query意图识别的演进
DataFunTalk
13+阅读 · 2020年11月15日
AI综述专栏|跨领域推荐系统文献综述(下)
人工智能前沿讲习班
14+阅读 · 2018年5月18日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月15日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员