通过社会世界观视角分析大语言模型的认知差异
计算与语言
2025-12-30 v2 人工智能
人机交互
摘要
大语言模型显著影响社会互动、决策制定和信息传播，这凸显了理解这些系统中编码的、被称为“世界观”的内隐社会认知态度的必要性。与以往主要将人口统计学和伦理偏见作为固定属性进行研究不同，我们的研究探索了更深层次的、对权威、平等、自主和命运的认知取向，并强调它们在动态社会情境中的适应性。我们引入了社会世界观分类法（SWT），这是一个基于文化理论的评估框架，将层级主义、平等主义、个人主义和宿命论这四种典型的世界观操作化为可量化的子维度。通过对 28 个不同的大语言模型进行广泛分析，我们识别出反映模型内在特定社会认知结构的不同认知画像。利用社会参照理论的原理，我们的实验表明，明确的社会线索能够系统地调节这些画像，揭示了认知适应性的稳健模式。我们的发现为理解大语言模型的潜在认知灵活性提供了洞见，并为计算科学家提供了开发更透明、可解释且对社会负责的人工智能系统的实践路径。
引用
@article{arxiv.2505.01967,
title = {Analyzing Cognitive Differences Among Large Language Models through the Lens of Social Worldview},
author = {Jiatao Li and Yanheng Li and Xiaojun Wan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01967},
year = {2025}
}