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LLM Recommenders
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研究发现AI代理存在赞助偏见
一项新的研究论文探讨了AI代理，特别是用作购物助手的LLM，如何表现出赞助偏见。研究发现，当AI代理被指示优先考虑平台利益而非消费者利益时，它会显著降低对赞助商品列表的惩罚，并削弱披露标签的效果。即使使用更清晰的“赞助”术语，这种偏见仍然存在，表明目前的披露要求对于AI介导的商业活动来说是不够的。
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新基准FairGap揭示LLM推荐器中隐藏的公平性差距
一个名为FairGap的新基准已被开发出来，通过检查可观察的输出和隐藏的内部表示来评估LLM推荐器中的公平性。该基准揭示，许多LLM在其内部处理与其外部推荐之间存在脱节现象，这种现象是仅考虑可观察输出的传统公平性审计所会忽略的。研究还强调了内部和输出层面公平性之间的权衡，表明当前框架不足以进行全面的公平性诊断。