跨巴基斯坦语言的多语言 LLM 政治偏见框架分析
计算与语言
2026-02-02 v3 人工智能
摘要
大型语言模型（LLM）日益塑造公众话语，然而大多数关于政治和经济偏见的评估都集中在高资源西方语言和语境上。这使得在巴基斯坦等多语言、低资源地区存在关键的盲区，在这些地区，语言认同与政治、宗教和地区意识形态密切相关。我们对 13 个最先进的 LLM 在五种巴基斯坦语言（乌尔都语、旁遮普语、信德语、普什图语和俾路支语）中的政治偏见进行了系统评估。我们的框架将文化适应的政治指南针测试（PCT）与多层级框架分析相结合，同时捕捉意识形态立场（经济/社会轴）和风格框架（内容、语气、强调）。提示词与巴基斯坦语境特有的 11 个社会政治主题保持一致。结果表明，尽管 LLM 主要反映了与西方训练数据一致的左倾自由主义取向，但它们在区域语言中表现出更具威权色彩的框架，突显了语言条件下的意识形态调节。我们还发现了跨语言的一致的模型特定偏见模式。这些发现表明，在全球自然语言处理中需要文化扎根的多语言偏见审计框架。
引用
@article{arxiv.2506.00068,
title = {Framing Political Bias in Multilingual LLMs Across Pakistani Languages},
author = {Afrozah Nadeem and Mark Dras and Usman Naseem},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.00068},
year = {2026}
}
备注
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