"Proyección 2.0" describe la tendencia humana a atribuir personalidad, género e intención a los sistemas de IA basándose en mínimas variaciones en cómo los abordamos. Este artículo examina este rasgo de la psicología humana, su importancia para el diseño y la ética, y cómo ser más conscientes de nuestras propias proyecciones.
Esta investigación examina sistemáticamente el Efecto de la Víctima Identificable (EVI) en Grandes Modelos de Lenguaje, un sesgo cognitivo que favorece a víctimas narrativamente descritas sobre grupos estadísticos. El estudio empírico a gran escala en 16 LLM de frontera evalúa si estos sistemas heredan irracionalidades afectivas humanas en aplicaciones críticas como el triaje humanitario y la moderación de contenido.
El artículo utiliza la metáfora de las "Sirenicas" para analizar cómo los algoritmos modernos y la economía de la atención explotan los sesgos cognitivos, creando "agujeros negros de atención". Ofrece estrategias para que los individuos resistan estas trampas digitales, como la descentralización cognitiva y el minimalismo informativo.
VIGIL é uma nova extensão de navegador que detecta e mitiga em tempo real gatilhos de vieses cognitivos em informações online. Desenvolvido para combater os riscos de desinformação da IA generativa, ele oferece reformulações impulsionadas por LLMs e foca na integridade do discurso cívico.
Este estudo investiga o viés de confirmação em grandes modelos de linguagem (LLMs) usando uma tarefa de descoberta de regras, revelando que os LLMs exibem essa tendência, o que retarda a descoberta de regras ocultas. Ele demonstra que estratégias de intervenção, como o uso de prompts específicos, podem consistentemente diminuir esse viés.