“Amazing, They All Lean Left”——分析当前 LLM 的政治气质
计算与语言
2025-07-14 v1 计算机与社会
摘要
最近的研究揭示了大多数商业大型语言模型 (LLM) 在伦理和政治响应方面表现出一致的自由派倾向，但其 underlying 原因及产生的影响尚不明确。本文系统性地调查了七款知名 LLM——OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude Sonnet 4、Perplexity (Sonar Large)、Google 的 Gemini 2.5 Flash、Meta AI 的 Llama 4、Mistral 7b Le Chat 和 High-Flyer 的 DeepSeek R1——使用多管方法，包括道德基础理论、十个既定的政治意识形态尺度以及一个新的当代政治争议指数。我们发现大多数模型在自由派倾向的值上表现出强烈且一致的优先级，尤其是关怀和公平。进一步分析将这一趋势归因于四个重叠因素：自由派倾向的训练语料库、强化学习从人类反馈 (RLHF)、学术伦理话语和安全驱动的微调实践的主导地位。我们还区分了政治“偏见”与合法的认识论差异，警告不要将两者混为一谈。对基座模型和微调模型对的比较表明，微调通常会增加自由派倾向，这一发现通过自我报告和实证测试均得到确认。我们认为，这种“自由派倾向”并非编程错误或程序员的个人偏好，而是基于民主权利导向话语训练的一种新生特性。最后，我们提出 LLM 可能间接反映约翰·罗尔斯著名的无知之幕哲学理想，反映出一种不以个人身份或利益为依托的道德立场。不过，与破坏民主话语不同，这一模式可能提供一种新的视角来审视集体推理。
引用
@article{arxiv.2507.08027,
title = {"Amazing, They All Lean Left" -- Analyzing the Political Temperaments of Current LLMs},
author = {W. Russell Neuman and Chad Coleman and Ali Dasdan and Safinah Ali and Manan Shah and Kund Meghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08027},
year = {2025}
}