最近对大型语言模型的一项审计显示，它们充当AI信息中介，根据声誉和人口统计信号影响医生选择。虽然声誉和费用是最重要的因素，但女性和少数族裔信号的姓名在推荐中也显示出轻微的积极偏见。这些人口统计效应在模型自我报告的解释中基本不可见，凸显了透明度需要行为审计而非自我报告。 AI
影响 凸显了用于医疗服务提供者选择等关键决策的AI系统可能存在的偏见，需要健全的审计机制。
排序理由 学术论文，详细介绍了LLM行为的算法审计。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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