Pored toga što olakšava pristup informacijama, veštačka inteligencija sve više utiče i na to kako ljudi zamišljaju i tumače prošlost. Upravo taj uticaj bio je u fokusu novog istraživanja koje je predvodio antropolog Metju Magnani, sa ciljem da se ispita koliko su sadržaji koje generišu ovi sistemi u skladu sa savremenim naučnim saznanjima.
U okviru studije, naučnici su koristili dva različita alata veštačke inteligencije kako bi generisali slike i opise svakodnevnog života neandertalaca. Testiranje je sprovedeno kroz više serija upita sa ukupno četiri različita scenarija, a svaki je ponovljen po sto puta. Neki upiti su bili formulisani tako da naglašavaju naučnu tačnost, dok su drugi bili opštiji ili su uključivali dodatne detalje, poput odeće koju su nosili i aktivnosti kojima su se bavili.
Rezultati su pokazali da kvalitet i tačnost odgovora u velikoj meri zavise od izvora na kojima su ovi sistemi trenirani. U ovom slučaju, i vizuelni i tekstualni sadržaji oslanjali su se na zastarele naučne interpretacije.
Posebno je uočeno da su generisane slike neandertalce prikazivale kroz prizmu starih stereotipa - kao pogrbljene, preterano dlakave i gotovo majmunolike figure. Ovakvi prikazi potiču iz naučnih tumačenja starih više od jednog veka i ne odražavaju savremeno razumevanje njihovog izgleda i ponašanja. Pored toga, vizuelni sadržaji su često izostavljali žene i decu, čime su dodatno pojačavali jednostrane i nepotpune predstave.
Sličan obrazac primećen je i u tekstualnim opisima. Oko polovine generisanih rezultata nije bilo u skladu sa današnjim naučnim saznanjima, dok je u pojedinim slučajevima taj procenat premašivao i 80 odsto. Opisima je nedostajala složenost i raznolikost neandertalskog života koju ističu savremena istraživanja.
Pored toga, i slike i tekstovi često su sadržali anahronizme - elemente koji ne pripadaju tom istorijskom periodu, poput korpi, slamnatih krovova, merdevina, pa čak i materijala kao što su staklo i metal.
Detaljnom analizom utvrđeno je da odgovori različitih sistema veštačke inteligencije odražavaju naučnu literaturu iz različitih perioda. Jedan model je najviše korespondirao sa istraživanjima iz šezdesetih godina prošlog veka, dok je drugi bio bliži radovima iz kasnih osamdesetih i ranih devedesetih. To pokazuje da kvalitet odgovora direktno zavisi od toga koliko su savremeni naučni podaci uključeni u njihove baze, prenosi "Sajteh Dejli".
Zaključak istraživanja je da generativna veštačka inteligencija nije neutralan izvor znanja, već sistem koji reprodukuje informacije na osnovu podataka kojima raspolaže - čak i kada su ti podaci zastareli. Zbog toga se sve više ističe potreba da korisnici, posebno učenici i studenti, razvijaju kritički odnos prema ovim alatima i ne prihvataju dobijene odgovore bez provere. U suprotnom, postoji rizik da tehnologija koja bi trebalo da proširi znanje zapravo čini suprotno.