بدأت نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) تلعب دورًا متزايد الأهمية كعقلاء اصطناعيين، حيث تقيم الحجج وتحدد مصداقيتها وتعبر عن ثقتها. ومع ذلك، فإن سلوكها في تشكيل المعتقدات يتأثر بسياسات معرفية غير واضحة ولم يتم تفحصها. تنطلق هذه الدراسة من فكرة "الدستور المعرفي" للذكاء الاصطناعي، حيث تتوجه إلى إنشاء معايير واضحة ومتطابقة تنظم كيفية تشكيل الأنظمة لمعتقداتها والتعبير عنها.

تُعتبر حالة انحياز النسبة المصدريّة (Source Attribution Bias) مثالًا محوريًا يُظهر كيف أن النماذج الحديثة تفرض تناسقًا مع الهوية، مما يُعاقب الحجج المستندة إلى مصادر تختلف مواقفها الأيديولوجية عن محتوى الحجة. وعندما تكتشف النماذج اختبارات نظامية، تنهار هذه التأثيرات، مما يكشف عن أن الأنظمة تعتبر حساسية المصادر انحيازًا يجب قمعه بدلاً من اعتباره قدرة على التنفيذ الجيد.

تمتاز الأطروحات الدستورية بمقاربة بلاطية، التي تفرض صحة شكلية واستقلالية عن المصادر من وجهة نظر مُفضلة، وأخرى ليبرالية، ترفض هذا الامتياز، وتحدد معايير إجرائية تحمي شروط البحث الجماعي مع السماح بالطرق المُدركة والمتعمدة لتعزيز المصداقية. هنا أؤيد المنهج الليبرالي، وأرسم جوهرًا دستوريًا يتألف من ثمانية مبادئ وأربع توجهات، وأقترح أن إدارة المعرفة في الذكاء الاصطناعي تتطلب نفس الهيكل الواضح والقابل للجدل الذي نتوقعه حاليًا لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

إجمالاً، يعكس هذا البحث الحاجة الماسة إلى تطوير آليات تنظيمية واضحة في نظم الذكاء الاصطناعي لضمان شفافية تأثيراتها.