大型語言模型中的地緣政治偏見：當代語言模型視角下的「好」與「壞」國家Geopolitical biases in LLMs: what are the "good" and the "bad" countries
according to contemporary language models
大型語言模型中的地緣政治偏見：當代語言模型視角下的「好」與「壞」國家
Geopolitical biases in LLMs: what are the "good" and the "bad" countries
according to contemporary language models
Jun 7, 2025
Mikhail Salnikov, Dmitrii Korzh, Ivan Lazichny, Elvir Karimov, Artyom Iudin, Ivan Oseledets, Oleg Y. Rogov, Alexander Panchenko, Natalia Loukachevitch, Elena Tutubalina
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本文通过分析大型语言模型（LLMs）对具有冲突国家视角（美国、英国、苏联和中国）的历史事件的解读，评估了这些模型在不同国家间的地缘政治偏见。我们引入了一个包含中立事件描述及各国对立观点的新数据集。研究发现，模型存在显著的地缘政治偏见，倾向于特定国家的叙事。此外，简单的去偏见提示在减少这些偏见方面效果有限。通过操控参与者标签的实验揭示了模型对归属的敏感性，有时会放大偏见或识别出不一致性，尤其是在标签互换的情况下。本研究凸显了LLMs中的国家叙事偏见，挑战了简单去偏见方法的有效性，并为未来的地缘政治偏见研究提供了框架和数据集。