大型语言模型对新闻自由度的低估——民主制悖论
计算机与社会
2025-06-24 v1 人工智能
计算与语言
摘要
随着大型语言模型(LLM)日益介入全球信息获取，为数百万用户提供服务，其对齐与偏见有潜在影响，可塑造公众对塑造基本民主制度，如新闻自由度的理解与信任。在本研究中，我们发现六种流行LLM在评估180个国家的新闻自由度时，与世界新闻自由指数(WPFI)的专家评估存在三种系统性偏差。六种LLM表现出负面错位，持续低估新闻自由度，单个模型对71%至93%的国家评分低于实际。我们还识别出一种被称为差异性错位的悖论模式：LLMs在新闻自由度最强的国家 disproportionately低估新闻自由度。此外，五个六个LLM中五个 exhibit正面本土偏见，对其本国新闻自由度的评分比给定其负面错位的人类基准更有利。在某些情况下，LLMs对其本国新闻自由度的评分比预期高出7%至260%。如果LLMs将成为下一代搜索引擎以及我们时代最重要的文化工具，必须确保其对全球人类和公民权利状态的准确表述。
引用
@article{arxiv.2506.18045,
title = {The Democratic Paradox in Large Language Models' Underestimation of Press Freedom},
author = {I. Loaiza and R. Vestrelli and A. Fronzetti Colladon and R. Rigobon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18045},
year = {2025}
}