في دراسة حديثة، تم التحقيق في وجود التحيز الضمني في نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على نماذج اللغات الضخمة (LLM) تجاه الأفراد ذوي الإعاقات الذهنية. يعد هذا العمل جذابًا لأنه يسعى لتسليط الضوء على الفجوات التمثيلية ويتناول كيفية تفاعل التكنولوجيا مع هذه الفئة. استخدم الباحثون نموذج GPT-4-Turbo لإنشاء 25,000 قصة بناءً على عشرة سيناريوهات مختلفة حضروا فيها أو لم يتم تقديم أوصاف تتعلق بالإعاقات الذهنية.

تم تحليل القصص الناتجة بمساعدة نموذج GPT-4-Turbo آخر، مما كشف اختلافات واضحة بين القصص التي تتضمن أوصافًا للأشخاص ذوي الإعاقات الذهنية وتلك التي لا تتضمنها. النتائج مثيرة للاهتمام، حيث أظهرت أن تمثيلات هؤلاء الأفراد كانت أكثر سلبية، مع وجود اتجاهات تمثلهم كأشخاص صغار أو يعتمدون على الآخرين، ووجود تردد في تضمينهم في السرد.

هذه النتائج تجعلنا نتساءل عن مسؤوليتنا تجاه تطوير تقنيات تلبي احتياجات جميع الأفراد دون التحيز، وتبرز أهمية الوعي تجاه التحيزات الضمنية في صناعة الذكاء الاصطناعي.