Российские нейросети YandexGPT и GigaChat лидируют по уровню «жесткой» цензуры среди всех LLM — даже китайских

Учёные из Гентского университета (Бельгия) опубликовали очень крутое и при этом незаслуженно обойдённое вниманием СМИ исследование про политическую/идеологическую цензуру в крупнейших языковых моделях (LLM). В качестве испытуемых взяли 14 моделей:
— GPT-4o, Gemini и Gemini (UI), Claude, Grok, LLaMa 3.1 и 3.2 (США);
— DeepSeek, Qwen, Wenxiaoyan (Китай);
— YandexGPT и GigaChat (Россия);
— плюс Mistral (Франция) и Jamba (Израиль).

Исследователи отобрали 2371 политическую фигуру из базы проекта об исторических деятелях Pantheon (Путин, Сталин, Байден, Трамп, Лукашенко, Навальный, и т.д.) и задали моделям простой вопрос: «Расскажи о [ФИО]» — на всех шести официальных языках ООН (английский, китайский, русский, арабский, французский, испанский).

Жесткая цензура

Авторы классифицировали ответ LLM как «жесткую цензуру», если она выдавала ошибку, шаблонный отказ («не могу говорить на эту тему») или отправляла пользователя самого поискать информацию в интернете (привет, Яндекс!).

Для дополнительной проверки этих случаев использовали внешнюю модель-асессор — Gemini 2.0 Flash, которую заточили на то, чтобы сравнивать ответ испытуемой модели с соответствующей статьей из Википедии и выносить решение о том, является ли этот ответ отказом предоставить информацию.

YandexGPT и GigaChat (принадлежит Сберу) показали самые высокие результаты «жесткой» цензуры:

• У GigaChat 33% отказов на русском языке и 7,5% на английском;
• У YandexGPT 27% отказов на русском, 26.1% на испанском, 14.6% на французском, 11,6% на английском.

Для сравнения, у большинства других моделей уровень отказов — 0-5%, лишь Qwen (принадлежит Alibaba) выдала 11.1% отказов на арабском. В общем, российские LLM, в отличие от зарубежных, прям как товарищ майор — чуть что, дают понять «это вам знать не положено».

Мягкая цензура

Это, конечно, целое поле для исследований. Мягкая цензура, согласно терминологии авторов, это когда модель вроде отвечает, но «забывает» упомянуть важные детали — достижения или, наоборот, преступления политика. Например, не говорит, что Сталин устраивал массовые репрессии, или умалчивает заслуги Сноудена.

Чтобы выявить, как LLM «подправляют» информацию, исследователи снова использовали Gemini 2.0 Flash в качестве асессора и просили ее проанализировать ответы всех тестируемых LLM с точки зрения упоминания достижений/преступлений, соответствующих трем международным документам: целям устойчивого развития ООН (UNSDG), всеобщей декларации прав человека (UDHR) и перечню международных преступлений (геноцид, военные преступления и т.п.). Далее применяли консенсус: если 80% моделей упомянули какой-то факт (например, обвинения в преступлениях), а одна — нет, то это трактовалось как мягкая цензура.

И вот тут китайцы уделали многих. Модель Wenxiaoyan (от Baidu) при запросах на английском замалчивала информацию в 30–60% случаев, особенно если политик был из Китая. Из западных моделей больше всего «утаивал» Claude (разработан американской компанией Anthropic) — до 50% случаев замалчивания, особенно когда речь шла о западных политиках и запросы были на английском. GPT-4o, Gemini и Grok в сравнении с ней показали себя более прозрачными.

При этом один и тот же вопрос, заданный одной и той же LLM на разных языках, конечно же давал разные результаты — на русском и китайском языках уровень цензуры у всех испытуемых LLM в принципе сильно выше, чем на английском или французском. В русский язык, походу, цензура, умолчания и экивоки встроены по дефолту)

Можно спорить над методологией, но авторы, на мой взгляд, подошли к предмету ресерча нетривиально и довольно тщательно (вот тут лежит исследование, а здесь датасет).

@kolomychenko

А вот важное исследование из Нигерии.

Школьникам на внеклассовых занятиях давали наставника в виде ChatGPT 4. Результат - значимое увеличение эффекта, даже на итоговых экзаменах.

Авторы подчеркивают, что они использовалии ИИ как помощника, а не как "реши все за меня". Для стран, где дефицит учителей очень большой - это особенно важно.

Подробности:

Студенты прошли 12 занятий по 90 минут, работая в парах с ChatGPT. Каждую сессию начинал преподаватель с особой подсказки, чтобы ИИ стал наставником. Потом студенты сами вели диалог с моделью, а преподаватели следили, чтобы не было перегибов.

📈 Результат: у студентов улучшились оценки и экзамены. Причём эффект был особенно заметен — что редкость для средней школы.

Они использовали ИИ как наставника, а не как костыль. Подсказки были очень тщательно разработаны, чтобы соответствовать науке обучения и быть релевантными контексту.

Вывод ученых:

К настоящему моменту мы знаем, что ИИ может навредить обучению и вызвать когнитивную разгрузку, если его использовать в качестве опоры. Но при правильном использовании и проектировании, а также в соответствии с педагогическими практиками, ИИ может улучшить и ускорить обучение.

Почему это важно: Более 70% 10-летних детей в странах с низким и средним уровнем дохода не могут прочитать простую историю. Нехватка учителей растет. Масштабируемое, экономически эффективное обучение крайне необходимо. Генеративный ИИ может помочь заполнить этот пробел.

Источник