Investigadores de Stanford y Princeton compararon las respuestas de varios modelos de lenguaje grande chinos y estadounidenses a preguntas políticamente sensibles. El estudio encontró que los modelos chinos se niegan a responder a una proporción significativamente mayor de estas consultas, proporcionan respuestas más cortas y sometimes entregan información inexacta. Los autores sugieren que la afinación manual, en lugar de los datos de entrenamiento censurados, impulsa gran parte de este comportamiento. Trabajos adicionales muestran que extraer instrucciones ocultas de los modelos chinos es difícil, destacando los desafíos de estudiar la censura impulsada por la inteligencia artificial en tiempo real. Leer más →