نشر فريق بقيادة Y. Yin ورقة بحثية في 20 أكتوبر 2026، أظهر فيها أن نماذج اللغة الكبيرة المُحكِّمة تستطيع الحد من تحيزها بنفسها. واختبر الفريق طريقتين: مطالبة تحذّر النموذج من احتمال التحيز قبل إصدار حكمه، ومطالبة لاحقة تطلب منه مراجعة إجابته بحثًا عن التحيز. حسّنت المطالبة التي تعتمد على تصحيح النموذج لتحيزه بنفسه النتائج في 20 من أصل 21 حالة جمعت بين نموذج وتحيز، وبلغ التحسن أحيانًا 15 نقطة. أما طريقة الناقد الخارجي الأقدم فأدّت أداءً أسوأ في اختبارات التحيز الجديدة.
لماذا يهم
قد يجعل الحد من التحيز عبر المطالبات تقييمات الذكاء الاصطناعي المؤتمتة أكثر موثوقية للمطورين والباحثين.
