文化在人们的推理、行为和交流中起着根本性的作用。生成性人工智能（AI）技术可能导致文化的转变。我们对大型语言模型进行文化偏差审核，将它们的回应与全国代表性调查数据进行比较，并评估特定国家的提示作为缓解策略。我们发现，GPT-4、3.5 和 3 展现出类似英语和新教欧洲国家的文化价值观。我们的缓解策略减少了近期模型中的文化偏差，但并不适用于所有国家 / 地区。为了避免在生成性人工智能中存在文化偏见，尤其是在高风险环境中，我们建议使用文化匹配和持续进行文化审核。

Nov, 2023

通过探索新的方法来检测大型语言模型中的潜在偏见，本研究聚焦于不确定性量化和可解释人工智能方法，旨在提高模型决策的透明性，以识别和理解不明显的偏见，从而为更加公平和透明的人工智能系统的发展做出贡献。

Apr, 2024

本文旨在提倡对大型语言模型及其相关系统的实际工作进行重新审视，追求更高的科学精度以引领关于人工智能的哲学探索和公众话语。

Dec, 2022

GPT 软意识使人工智能能够理解预期的意识形态，并生成用于注入大型语言模型意识形态的微调数据，相比传统的政府意识形态操控技术，如信息审查，LLM 意识形态化具有易实施、低成本和高效的优势，但也存在潜在风险。

Sep, 2023

评估三种主要的大型语言模型（Claude 3 Opus、Mistral AI Large 和 Gemini 1.5 Flash）在科学摘要文本生成任务中的表现，发现尽管这些模型的生成文本通常与人类创作的内容非常相似，但在风格上存在显著的性别偏见，这研究强调了开发能够维持多样写作风格以促进学术交流包容性的重要性。

Jun, 2024

通过以人类为模版的角色对大型语言模型进行提示和回答问题，我们研究了这种模型在主观注释任务和信念生成任务中的表现，结果显示大型语言模型在模拟已知的人类偏见方面存在不同的结果，但在表现隐含的偏见方面通常未能达到预期。我们得出结论，大型语言模型缺乏人类思维的内在认知机制，虽然能够捕获人们言语的统计模式，但在复杂社会科学应用中可能限制其效果。

Jun, 2024

调查了七种代表性大型语言模型生成的 AI 生成内容的性别和种族偏见，研究发现每个语言模型生成的内容存在明显的性别和种族偏见，其中 ChatGPT 生成的内容偏见最低且能够拒绝产生带有偏见的内容。

Sep, 2023

这篇文章着重探讨了大型语言模型对人类价值、劳动力市场的影响以及需不需要对它们进行监管等问题，同时，它们也能更好地人性化技术，并且可以克服当前技术所面临的瓶颈问题。因此，我们应该更广泛地了解和推广 LLMs 以及简化 LLMs 使用的工具和方法。

May, 2023

AI 系统需要理解我们的决策方式以便与人类有效沟通，然而人类的决策并不总是理性的，因此大型语言模型（LLMs）中的人类决策的隐性内部模型必须考虑这一点。先前的实证证据似乎表明这些隐性模型是准确的，LLMs 在日常互动中呈现出了人类行为的可信代理。然而，通过将 LLM 的行为和预测与大量人类决策的数据集进行比较，我们发现情况实际上并非如此：在模拟和预测人类选择时，一套尖端的 LLMs（GPT-4o 和 4-Turbo，Llama-3-8B 和 70B，Claude 3 Opus）假设人们比实际更理性。具体而言，这些模型偏离了人类行为，更接近于经典的理性选择模型 - 预期值理论。有趣的是，人们在解释他人行为时也倾向于假设他人是理性的。因此，当我们使用另一个心理学数据集比较 LLMs 和人类从他人决策中得出的推理时，我们发现这些推理之间高度相关。因此，LLMs 的隐性决策模型似乎与人类预期他人会理性行事的期望相一致，而不是与人们实际行动相一致。

Jun, 2024

该研究探讨了大型语言模型中的性别偏见问题，特别关注 GPT-2 和 GPT-3.5 等多个语言模型之间的比较，通过对生成的文本进行全面的文献综述和定量分析，发现了性别化词汇关联、语言使用和偏见叙述的问题，并提出了减少性别偏见的算法和数据增强技术。该研究强调了学科间合作的重要性和社会学研究在减少 AI 模型性别偏见中的作用。

Jul, 2023