Ein Team unter der Leitung von Y. Yin veröffentlichte am 20. Okt. 2026 eine Studie, der zufolge sich große Sprachmodelle selbst von Verzerrungen befreien können. Die Forschenden testeten zwei Ansätze: einen Prompt, der das Modell vor der Bewertung auf mögliche Verzerrungen hinweist, und einen Folge-Prompt, mit dem es seine eigene Antwort auf solche Verzerrungen prüfen soll. Bei drei hochmodernen Modellen verbesserte der Prompt zur Selbstkorrektur die Ergebnisse in 20 von 21 Kombinationen aus Modell und Verzerrungsart – teilweise um bis zu 15 Punkte. Die zuvor verwendete Methode mit einem externen Kritiker schnitt bei den neuen Verzerrungstests schlechter ab.
Warum es wichtig ist
Prompts zur Selbstkorrektur könnten automatisierte KI-Bewertungen für Entwickler und Forschende verlässlicher machen.
