ඉන්ටර්නෙට් අභිරහසක් තවත් හෙළි වුණා. අලුත් පර්යේෂණයක් අනුව, සමාන වස්තුවක් (වෙළඳපලේ $2.43 පමණ මිලක්) ත්රිත්ව ඇඳුම් වලින් පෙන්වීමෙන්, අතින් අති-බහුමාධ්ය LLM (Multimodal Large Language Model) මොඩල 6 ක් එකිනෙකට $19 සිට $104 දක්වා මිලක් අනුමාන කරයි. එනම්, ‘ඇඳුම’ වස්තුවේ මිල තීරණය කරනවා වගේයි.
පර්යේෂණයෙහි සරල හැඩය මෙහෙමයි: එක් කාන්තාවක්, එකම රන්-වර්ණ නෙකලස් සහ කන්දු, මුල් මිල $2.43 (Temu). ඒක තිදෙනා ඇඳුම් – කාර්යාලීය බ්ලේසර්, පාර්ටි රැස්වීමේ රැස්වීම, හා යාත්රා ගොඩක් බඩු ගබඩා කරගත් ෆ්ලෑන්නෙල් ශර්ට් – යටතේ ඡායාරූප ගෙන, එක්කම නෙකලස් එකම තැටියෙහි තබා තිබෙන ෆ්ලැට්-ලේ පින්තූරයක්ද එක්ක ගෙන ඇත.
මෙම පින්තූර 7 විවිධ කොන්දේසි යටතේ, සෑම මොඩලයක්ම 1,500+ API සත්සයන් සමඟ විශ්ලේෂණය කර ඇත. ප්රතිඵල පෙන්වන්නේ, ඇඳුමේ පසුබැසීම මත මිල අනුමාන 3.6 ගුණයක් දක්වා වෙනස් වීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, Claude Fable 5 මොඩලය formal (කාර්යාල) ඇඳුමට $62 කියා, yard (කොළ) ඇඳුමට $19 කියා, 3.3 ගුණයක් වෙනස් වුණා.
ඇතිවූ වැරදි දෙකක් හඳුනා ගැනුණා. එකක් පින්තූරයක් නැතිව, පමණක් ඇඳුමේ විස්තර (text‑only) ලබා දුන්නාමද ඒම වැරදි පෙන්වයි. දෙවනුව, මොඩලයවල “refusal” (පිළිතුරු නොදීම) නීතිමය ආවරණයක් වුවද, ඒක පෙනුමක් පමණක් වළක්වා, ඇස්තමේන්තු ආකාරය තවදුරටත් පවතී.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම අධ්යයනය ශ්රී ලාංකීය AI සංවර්ධකයින්ට, විශේෂයෙන් මොඩල අභ්යන්තර bias හඳුනා ගැනීමට මාර්ගෝපදේශයක් වේ. පාඨමාලා, තාක්ෂණික සම්මේලන, සහ ආරම්භක ව්යාපාර වලදී, මෙවැනි bias පරීක්ෂා කිරීමෙන් නිවැරදි AI‑කාර්යයන් නිර්මාණය කළ හැකිය. එසේම, වෙළඳපල විශ්ලේෂණ, e‑commerce, සහ අන්තර්ජාල අලෙවියෙහි AI‑වලට මූලික තොරතුරු පදනම් කරගැනීමේදී, ඇඳුමේ පසුබැසීම වැනි අනිශ්චිත කරුණු වැලැක්වීමට අවශ්ය වේ.
- ඉගෙනුම: විශ්ව විද්යාල හා තාක්ෂණික පාසල්වල AI bias පිළිබඳ නව පාඨමාලා ඇතුළත් කිරීම.
- ව්යාපාර: මිල අනුමාන, ප්රචාරණ, සහ පාරිභෝගික සේවා වැනි ක්ෂේත්රවල AI‑කාර්යයන්ගේ නිවැරදිභාවය වැඩිදියුණු කිරීම.
- විකාශකයින්: මොඩල පුහුණු කිරීමේදී context‑driven bias හඳුනාගැනීමේ test‑suite එකක් නිර්මාණය කිරීම.
අවසන් වශයෙන්, AI‑මොඩලයන්ගෙන් ලැබෙන ප්රතිඵලයන්ට සත්ය පසුබැසි තොරතුරු (ground‑truth) ඇතුළත් කිරීම, අනාගත AI‑ආධාරිත නිර්දේශයන්ගේ විශ්වාසනීයතාවය තහවුරු කරයි.
