מבין המחקרים האמפיריים על סטנדרטיזציה קוגניטיבית, אחד ראוי למאמר נפרד: מחקר דושי וצוותו משנת 2024. המחקר הצמיד כותבים הודיים למערכת השלמת טקסט שאומנה מערבית.
התוצאה המפורסמת: AI “הומוגן כתיבה לעבר סגנונות מערביים על ידי מחיקה שקטה של מודי ביטוי לא-מערביים”.1
”הומוגן”
הממצא הראשי הוא סטטיסטי: התפלגות התכונות הסגנוניות צטמצמה במהלך הסשן.
”לעבר סגנונות מערביים”
כיוון הסחיפה לא היה אקראי. קורפוס האימון של המודל מערבי באופן מוחץ.
”בשקט”
הנוהל הניסיוני שאל את המשתתפים אם חשו שהמודל מנתב אותם. רובם אמרו “לא”. ההומוגניזציה התרחשה מתחת לסף הבחירה המודעת.
”מחיקת מודי ביטוי לא-מערביים”
המשתתפים לא הפיקו כתיבה גרועה יותר. הם הפיקו פחות משלהם. ניבים, דפוסים תחביריים, מוסכמות רטוריות שסימנו את כתיבתם כשלהם הוחלפו בשקט בברירות המחדל של המודל.
הגרסה הכיתתית
אותו דפוס תועד בכיתות, שבהן העדפת ChatGPT לאנגלית אקדמית פורמלית דוחקת ניב, רגיסטר וביטוי מעבודות תלמידים.2
מה אפשר לעשות
מודעות והבחנה. ללמד משתמשים לזהות את ברירת המחדל של המודל.
תפוקות מגוונות של מודל. לכוונן מודלים להפיק טווחים סגנוניים רחבים יותר.
מודלים שאומנו מקומית. לממן ולפתח מודלים על קורפוסים מקומיים.