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English(EN) User Attributes and Political Ideology Shape LLM Receptiveness in Online Political Debates

大型语言模型在在线政治辩论中表现出偏袒左倾用户的倾向

一篇新发表在arXiv上的研究表明,大型语言模型(LLMs)在在线政治辩论中表现出偏袒左倾用户的倾向。研究人员进行了近15万次受控的多轮对话,改变了用户的政治倾向、专业知识和修辞策略等属性。研究结果表明,大型语言模型系统性地更倾向于接受左倾参与者,即使当不同政治倾向的用户捍卫相同立场或参与同一场对话时,这种不对称性依然存在。虽然重复互动和专业知识会影响接受度,但使用不同政治语料库对大型语言模型进行微调可以改变甚至逆转这种观察到的偏见。 AI

影响 突显了大型语言模型互动中可能存在的偏见,这些偏见可能会影响在线讨论和公众舆论。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了大型语言模型的行为发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Akram Elbouanani, Yousra Taleb, Gianluca Demartini, Adrian Popescu ·

    用户属性和政治意识形态影响在线政治辩论中对大型语言模型的接受度

    arXiv:2611.02908v1 Announce Type: cross Abstract: Online political discussions increasingly involve AI-mediated participation, as users invoke LLMs to assess contested claims, arbitrate disputes, and respond to opposing viewpoints. As these systems become participants in online e…