Three AI agents, two countries, and one uneven world wide web
Une chercheuse en technologie et droits humains a étudié comment la langue influence les bénéfices et les risques liés à l'IA et a développé une plateforme open source pour analyser les réponses des grands modèles selon la langue et le contexte. Elle a testé trois agents (Muse, GPT, Claude) via leurs interfaces web pour compléter des données manquantes dans la base mondiale des marchés publics de la Banque mondiale, en anglais pour les États‑Unis et en farsi pour l'Iran. Les agents ont divergé sur la sollicitation d'autorisations, l'accès aux pages JavaScript et la transparence: GPT a demandé l'accès une seule fois, Claude a demandé à chaque accès et a été bloqué par sa sandbox avant de proposer un upload, et Muse a réalisé un enregistrement de compte sans afficher les conditions. Les résultats en farsi pour l'Iran étaient nettement plus faibles que pour les États‑Unis, avec beaucoup moins de champs remplis, une proportion plus élevée de sources de faible autorité et des stratégies variées pour combler les lacunes (mémoire du modèle, traductions anciennes, copies republiées). L'étude souligne des enjeux pour la supervision humaine, la traçabilité des chaînes d'action et de raisonnement, la localisation linguistique et les risques/opportunités liés au contournement de la censure, et l'auteure propose un test de suivi et une invitation à la contacter.