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以下是政治偏见相关的文章

2025-10-21
通过背景故事集为语言模型构建虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成并利用包含个人价值观和经验的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLM）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能够更精确地模拟个体人类样本，提高在公共意见调查等社会科学研究中的表现，同时引发了关于潜在偏见和隐私保护的伦理讨论。
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2025-10-21
语言模型的语言偏见：ChatGPT对不同英语方言的处理方式及其影响尽管ChatGPT被全球用户广泛使用，但它对英语方言的偏见令人担忧。本研究深入分析了GPT-3.5和GPT-4在处理标准美式英语（SAE）与非标准英语（如印度、非洲裔美国人英语等）时的差异。结果显示，模型对非标准方言存在系统性偏见，包括增加刻板印象和贬低性内容，甚至新模型可能加剧问题，这对全球少数族裔语言社区的平等使用构成了障碍。
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2025-10-20
定义和评估大型语言模型中的政治偏见 OpenAI 详细阐述了如何定义、测量和评估大型语言模型（LLM）中的政治偏见。通过一个包含 500 个提示的评估框架，研究发现模型在处理中性或轻微倾斜的提示时保持客观，但在应对情绪化和带有煽动性的提示时会表现出中度偏见。最新的 GPT-5 模型已将偏见水平降低了 30%。
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2025-10-20
OpenAI在印度市场庞大，但其模型中充斥着种姓偏见尽管印度已成为OpenAI的第二大市场，但其最新的GPT-5和Sora模型却被发现在处理印度种姓问题时存在严重偏见。本文通过实验发现，AI模型系统性地再现了对贱民（Dalits）的刻板印象和歧视，尤其是在职业和形象生成方面，这可能加剧印度的社会不平等。
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