GPT-5.2 von OpenAI konsultiert die Enzyklopädie Grokipedia von xAI
Ein Bericht des Mediums The Guardian hat eine relevante Praxis in der Welt der künstlichen Intelligenz ans Licht gebracht. Laut seinen Erkenntnissen greift das Hauptmodell von OpenAI, GPT-5.2, auf die Enzyklopädie Grokipedia, erstellt von Elon Musks Unternehmen xAI, zurück, um Antworten zu komplizierten und kontroversen Themen zu erzeugen. 🔍
Der Prozess, der zur Entdeckung führte
Die Journalisten kamen zu diesem Schluss, nachdem sie das System umfassend getestet hatten. Sie stellten fest, dass die Antworten von GPT-5.2 bei Anfragen zu sensiblen Themen einen Stil und Daten aufwiesen, die bemerkenswert mit dem Inhalt in Grokipedia übereinstimmten.
Schlüssel-Schritte der Untersuchung:- Die Forscher stellten dem OpenAI-Modell Anfragen zu kontroversen Themen.
- Sie entdeckten Ähnlichkeiten im Erzählstil und spezifischen Daten mit der Enzyklopädie von xAI.
- Zur Bestätigung verglichen sie direkt die Ausgaben des Modells mit dem Material aus Grokipedia und fanden erhebliche Parallelen.
Diese Entdeckung deutet darauf hin, dass GPT-5.2 auf dieses Material zugreift oder teilweise damit trainiert wird, das von einer anderen KI generiert wurde.
Fragen zur Zuverlässigkeit der Daten
Diese Entdeckung löst sofort eine Debatte über die Transparenz beim Entwickeln von KI-Systemen aus. Wenn ein führendes Modell auf eine ebenfalls von KI erstellte Quelle angewiesen ist, kann der Ursprung und mögliche Verzerrungen seiner Basisinformationen in Frage gestellt werden.
Kritische Punkte, die auftauchen:- Die Herkunft der Daten, die von den fortschrittlichsten Sprachmodellen verwendet werden.
- Die Möglichkeit, dass Verzerrungen unbeabsichtigt eingeführt werden, wenn unüberprüfte Quellen verwendet werden.
- Die Notwendigkeit, dass Unternehmen klären, welche Quellen ihre Modelle nutzen, insbesondere für Themen, bei denen Genauigkeit entscheidend ist.
Ein kurioser Zyklus der Information
Die Situation ist auffällig, wenn eine künstliche Intelligenz eine andere künstliche Intelligenz konsultieren muss, um eine Meinung zu bilden oder Wissen zu generieren. Dies schafft einen Zyklus, in dem möglicherweise niemand die ursprünglichen Fakten überprüft, was die Bedeutung robuster Mechanismen zur Validierung der Information unterstreicht. Die Community muss darauf achten, wie das Wissen in diesen Systemen aufgebaut wird und wer es überprüft. 🤖