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Black pedestrians
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自动驾驶汽车中的LLM继承了行人让行方面的偏见
一项新的基准研究表明，自动驾驶汽车（AVs）中使用的大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）继承了人类的偏见。这些模型在行人让行决策中表现出歧视性行为，根据种族、性别、宗教、残疾、年龄、肤色和社会经济地位等因素进行区别对待。研究强调了不同模型中普遍存在的偏见模式，引发了对当前使用通用“常识”模型进行AV决策范式的担忧，并强调了偏见缓解策略的必要性。
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研究发现：大型语言模型在自动驾驶汽车中继承了人类偏见
一项新的基准研究表明，用于自动驾驶汽车的大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）继承了人类的偏见。研究人员发现，这些模型在行人让行决策中表现出歧视性行为，其决策受到种族、性别、宗教、残疾、年龄和社会经济地位等因素的影响。研究结果引发了对“常识”模型范式的担忧，并强调了在自动驾驶汽车的AI系统中解决下游偏见的必要性。