大语言模型中的决策与性别偏见：一种行为经济学视角
综合经济学
2025-11-18 v1 人工智能
经济学
摘要
大语言模型 (LLM) 正在日益介入经济和组织进程，从自动客服和招聘到投资建议和政策分析。这些系统常被假设为不受人类错误影响、遵循理性决策；然而它们训练于可能嵌入认知和社会偏见的人类语言语料库。本研究从事行为经济学视角，检验先进的 LLM 是否如此行为，或在面对经典决策问题时是否重现人类行为倾向。我们采用两种经典的行为经济学实验——二分法游戏和赌博游戏，在中性和性别条件化提示下，从两款最先进的模型（Google Gemma7B 和 Qwen）中抽取决策。我们估计不平等厌恶和损失厌恶参数，并将其与人类基准进行比较。结果表明，这些模型呈现出削弱但持续的非理性偏差，包括适度的公平关注、温和的损失厌恶以及微妙的性别条件化差异。
引用
@article{arxiv.2511.12319,
title = {Decision and Gender Biases in Large Language Models: A Behavioral Economic Perspective},
author = {Luca Corazzini and Elisa Deriu and Marco Guerzoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.12319},
year = {2025}
}