Ny studie viser at både mennesker og AI foretrekker tekster som tilskrives menneskelige forfattere.
Forskningen av Wouter Haverals og Meredith Martin sammenlignet menneskelige deltakere (N=556) og 13 AI-modeller som evaluerte utdrag fra Raymond Queneaus Exercises in Style (1947) mot versjoner generert av GPT-4 under blind, korrekt merket og motfaktisk merket betingelse. Menneskelige evaluatører viste en pro-menneskelig attribusjonsbias på +13,7 prosentpoeng (Cohen’s h = 0,28, 95% CI: 0,21–0,34). AI-modellene viste en sterkere pro-menneskelig bias på +34,3 prosentpoeng (h = 0,70, 95% CI: 0,65–0,76), om lag 2,5 ganger større (P<0,001). En andre studie med en 14×14 matrise av AI-evaluatorer og -skapere bekreftet systematisk bias på tvers av arkitekturer (+25,8pp, 95% CI: 24,1–27,6%). Forfatterne rapporterer også at merkelapper endrer vurderingskriteriene slik at identiske stiltrekk blir bedømt motsatt ut fra antatt forfatterskap, og konkluderer med at AI-modeller har absorbert menneskelige kulturelle fordommer mot kunstig kreativitet.
Saken er relevant for Norge fordi norske redaksjoner, offentlige institusjoner og forskningsmiljøer i økende grad tar i bruk kunstlig intelligens (KI); funnene bør følges i AI nyheter og av aktører som bruker generativ tekst.
Kilde: https://arxiv.org/abs/2510.08831 | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
