- 简介大型语言模型(LLMs)经过大量数据训练以生成自然语言,使它们能够执行文本摘要和问答等任务。这些模型在人工智能助手(如ChatGPT)中变得非常流行,并且已经在人类获取信息的方式中发挥了重要作用。然而,LLM的行为会因其设计、训练和使用而有所不同。 在本文中,我们揭示了不同LLM及其所使用的语言在意识形态立场上的显著多样性。我们通过提示一组多样化的流行LLM来描述最近世界历史中的众多著名和有争议的人物,这些描述既用英语也用中文进行。通过识别和分析生成描述中反映的道德评估,我们发现同一LLM在中文和英文回应中存在一致的规范差异。同样,我们还发现了西方和非西方LLM在地缘政治冲突中的主要行为者方面存在的规范分歧。此外,关于西方模型在政治目标上的假设差异也体现在与包容性、社会不平等和政治丑闻相关的显著规范差异上。 我们的研究结果表明,LLM的意识形态立场往往反映了其创建者的世界观。这引发了对旨在使LLM在意识形态上“无偏见”的技术和监管努力的重要关切,并且带来了政治工具化的风险。
- 图表
- 解决问题该论文探讨了大型语言模型(LLMs)在不同语言和文化背景下的意识形态立场差异。它旨在揭示这些模型在描述有争议的历史人物时所体现的道德评估差异,并分析这些差异背后的原因。这是一个重要的问题,因为LLMs正在越来越多地影响人们如何获取信息。
- 关键思路论文的关键思路是通过对比同一LLM在不同语言环境下的表现,以及不同LLM之间的表现,来揭示其意识形态立场的多样性。这种方法不仅考察了语言模型的内在偏见,还探讨了这些偏见如何受到训练数据和模型设计的影响。这一思路为理解LLMs的潜在偏见提供了新的视角。
- 其它亮点论文通过精心设计的实验,使用了多个流行的LLM,并在英语和中文环境中进行了测试。实验对象包括了来自不同国家和文化背景的历史人物。研究发现,即使是同一个LLM,在不同语言环境中也会表现出不同的意识形态立场。此外,论文还指出,西方和非西方LLM之间存在显著的规范性差异,特别是在处理社会不平等和政治丑闻等问题上。论文强调了这些发现对技术监管和模型开发的重要意义,并提出了未来研究的方向。
- 近年来,关于LLMs的偏见和伦理问题的研究逐渐增多。例如,《Measuring and Mitigating Unintended Bias in Text Classification》(2019年)探讨了文本分类中的无意识偏见;《Ethical and Social Implications of AI in the News Media》(2021年)讨论了AI在新闻媒体中的伦理和社会影响;《Bias in Machine Translation: A Survey》(2022年)则专门研究了机器翻译中的偏见问题。这些研究共同构成了理解LLMs意识形态立场的重要基础。
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