أرقام وإحصاءات

يمكن لأدوات الكتابة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تدفع العلماء من البلدان المنخفضة الدخل إلى محو أصواتهم

لقد قمت بتوثيق مدى خطورة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في ربط عدم المساواة العلمية في النصوص التي تساعد في إنتاجها (انظر، على سبيل المثال، طبيعة 645، 285؛ 2025). مع انتشار استخدام LLMs، يصبح من المرجح أن يتم التعامل مع بعض الأصوات على أنها مركزية والبعض الآخر على أنها هامشية. لكن المخاطر تذهب أبعد من ذلك، فقد تؤثر هذه التحيزات على الطريقة التي يقوم بها الباحثون من البلدان المنخفضة الدخل بصياغة وتأطير العلوم الخاصة بهم.

المصالح المتنافسة

الكتاب يعلنون عدم وجود مصالح متنافسة.





■ مصدر الخبر الأصلي


نشر لأول مرة على: www.nature.com


تاريخ النشر: 2026-01-13 02:00:00


الكاتب: تشنينج لي

تنويه من موقع “yalebnan.org”:


تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر:
www.nature.com
بتاريخ: 2026-01-13 02:00:00.
الآراء والمعلومات الواردة في هذا المقال لا تعبر بالضرورة عن رأي موقع “yalebnan.org”، والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.


ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.



■ مصدر الخبر الأصلي

نشر لأول مرة على: yalebnan.org

تاريخ النشر: 2026-01-13 17:57:00

الكاتب: ahmadsh

تنويه من موقعنا

تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر:
yalebnan.org
بتاريخ: 2026-01-13 17:57:00.
الآراء والمعلومات الواردة في هذا المقال لا تعبر بالضرورة عن رأي موقعنا والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.

ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.

اظهر المزيد

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى