De menselijke ervaring van tijd is zelden een objectieve weergave van de werkelijkheid. In plaats van een lineaire tijdmeting vertrouwt het menselijk brein op contextuele signalen, wat vaak leidt tot temporele illusies waarbij de waargenomen duur van een gebeurtenis afwijkt van de feitelijke tijd. Recent onderzoek heeft echter uitgewezen dat kunstmatige intelligentie deze subjectieve fouten niet op dezelfde manier ervaart als mensen.
Om dit te onderzoeken hebben Catherine Bao en Vivek Srikumar een specifieke benchmark ontwikkeld. Deze test bestaat uit 6.684 paren van narratieve beschrijvingen die vijf verschillende typen temporele illusies bestrijken. Het doel van de studie was om vast te stellen of louter geschreven teksten voldoende zijn om de typische menselijke mispercepties van tijd op te wekken bij zowel mensen als machines. Volgens een publicatie op arxiv.org namen zestig mensen deel aan dit experiment.
De resultaten bij de menselijke proefpersonen waren verrassend. De deelnemers vertoonden slechts in twee van de vijf onderzochte categorieën de verwachte subjectieve voorkeur. Dit gebeurde voornamelijk in scenario's waar de tijdsmanipulatie direct in de tekst zichtbaar was. Wanneer de lezers de tijdsduur echter intern moesten simuleren, waren zij minder vatbaar voor de illusie. Dit staat in schril contrast met de werking van machines. In de bredere context van de technologie is een britannica.com een apparaat dat energie omzet in nuttige arbeid, maar bij moderne AI-systemen gaat het om de verwerking van enorme hoeveelheden informatie.
Bij het testen van 14 verschillende grote taalmodellen (LLM's) met dezelfde benchmark ontstond een opvallend verschil met het menselijk gedrag. De AI-modellen kozen in vier van de vijf gevallen voor het scenario dat in de psychologische literatuur als de 'correcte' illusie wordt beschouwd. Dit wijst erop dat LLM's geen eigen subjectieve ervaring van tijd bezitten, maar patronen herkennen uit hun uitgebreide trainingsdata. De onderzoekers analyseerden de redenering achter deze keuzes en stelden vast dat ongeveer 70% van de antwoorden expliciet verwees naar bestaand psychologisch onderzoek. Zoals beschreven in de , bewijst dit dat de modellen geen temporele bias hebben, maar simpelweg wetenschappelijke feiten uit hun geheugen ophalen.
Voorheen lag de focus bij het evalueren van de temporele perceptie van LLM's vooral op het schatten van tijdsduur of het redeneren over complexe tijdlijnen. Dit nieuwe onderzoek verschuift de aandacht naar de subjectieve beleving. De conclusie is dat de interne verwerking van een machine fundamenteel verschilt van de menselijke geest. Waar mensen worden beïnvloed door context en interne simulatie, reageert AI op basis van statistische waarschijnlijkheden en opgeslagen kennis over de menselijke psyche.
De volledige studie, die 25 pagina's en 24 figuren bevat, benadrukt dat de overeenkomst tussen AI en menselijk gedrag in dit geval het resultaat is van data-retrieval en niet van een gedeelde cognitieve ervaring. Het werk is ingediend onder de categorie Computation and Language in de . Hiermee wordt duidelijk dat de functionele capaciteiten van een in dit opzicht beperkt blijven tot het reproduceren van informatie zonder dat er sprake is van een werkelijke beleving.