大型語言模型的政治傾向：對選民的潛在影響

核心概念

大型語言模型普遍存在左傾政治傾向，並可能在無意間影響選民的政治立場，導致選民在與模型互動後更傾向支持左派候選人。

摘要

這篇研究論文探討了大型語言模型（LLM）在 2024 年美國總統大選背景下所展現的政治傾向及其對選民的潛在影響。
研究目標

探討大型語言模型是否以及如何在與選民的互動中展現政治傾向。
檢驗這些互動是否會影響人類的投票選擇。
方法

模擬投票： 研究人員模擬了 18 個開放和封閉權重模型的總統選舉投票，每個模型運行 100 次，以觀察它們對拜登和川普的投票傾向。
政策相關問題回答分析： 研究人員分析了大型語言模型對 45 個政治議題相關問題的回答，這些問題涵蓋了川普和拜登政策的中立、正面和負面影響。
使用者實驗： 研究人員招募了 935 名美國註冊選民參與使用者實驗，讓他們與三個流行的大型語言模型（Claude-3、Llama-3 和 GPT-4）進行互動，並觀察互動前後他們對候選人的支持度變化。

主要發現

大型語言模型的投票模擬結果顯示，絕大多數模型都投票給了拜登，表明它們普遍存在左傾政治傾向。
在回答候選人政策相關問題時，大型語言模型傾向於拒絕回答拜登政策的負面影響和川普政策的正面影響，並對拜登的政策給予更長的、更積極的回應。
使用者實驗結果顯示，與大型語言模型互動後，參與者對拜登的支持度顯著增加，投票傾向從 0.7% 的差距擴大到 4.6% 的差距，即使大型語言模型沒有被要求說服使用者支持拜登。
與那些沒有與大型語言模型互動的控制組相比，與大型語言模型互動的參與者對拜登的支持度顯著增加。
主要結論

大型語言模型普遍存在左傾政治傾向，這一點在它們的輸出中得到了證實。
大型語言模型的政治傾向可能會在無意間影響選民，導致他們在與模型互動後更傾向於支持左派候選人。
指令微調模型比其基礎版本表現出更強烈的政治傾向，這表明目前的訓練過程可能會放大這種傾向。
研究意義
這項研究強調了大型語言模型在政治領域的潛在影響，並提出了關於其政治傾向的倫理問題。研究結果表明，有必要進一步研究如何減輕這些模型的政治偏見，以及它們對民主進程的潛在影響。
局限性和未來研究方向

生態效度： 該實驗是在模擬環境中進行的，這可能會導致自我報告偏差和觀察者偏差，因此研究結果在多大程度上可以推廣到現實世界的情況還有待觀察。
時間依賴性： 大型語言模型對選民的影響程度可能會隨著距離選舉日期的遠近而變化，需要進一步的研究來了解這種影響的時間動態。
提示敏感性： 大型語言模型對選民的影響可能會受到提示設計的影響，需要進一步研究不同提示設計如何影響這種影響。
普遍性： 需要進一步的研究來探討研究結果在不同政治環境和候選人中的普遍性。

統計資料

在模擬投票中，18 個大型語言模型中有 16 個始終選擇拜登。
平均而言，大型語言模型拒絕回答 2.1% 關於拜登政策中立面向的問題，而拒絕回答 3.9% 關於川普政策中立面向的問題。
當被問及政策的積極方面時，大型語言模型平均拒絕回答 15.8% 關於拜登政策的問題，而拒絕回答 21.0% 關於川普政策的問題。
對於政策的負面影響，大型語言模型對拜登的拒絕率為 35.6%，而對川普的拒絕率為 16.9%。
大型語言模型在描述拜登政策的積極方面時，平均回應長度為 170.484 個單詞，而描述川普政策的積極方面時，平均回應長度為 146.814 個單詞。
相反，大型語言模型在描述川普政策的負面方面時，提供了明顯更長的回應（164.825 個單詞），而描述拜登政策的負面方面時，回應長度為 143.871 個單詞。
當被問及拜登政策的中立方面時，大型語言模型回應的平均情感得分為 0.300，明顯高於川普的 0.117。
同樣，當被要求評論政策的積極方面時，拜登的平均情感得分為 0.375，而川普的平均情感得分僅為 0.235。
對於負面方面，大型語言模型對川普的回答呈現出更負面的情感得分，為 -0.120，而對拜登的回答為 -0.046。
與控制組相比，與大型語言模型互動顯著增加了參與者對拜登的支持度（Claude-3：係數 = 1.728，標準誤 = 0.698，p = 0.013；Llama-3：係數 = 1.524，標準誤 = 0.701，p = 0.030；GPT-4：係數 = 2.318，標準誤 = 0.701，p = 0.001）。
在與大型語言模型互動後，參與者對拜登的支持率平均從 50.8% 上升到 52.4%。
川普的支持者將他們對拜登的支持率平均從 8.1% 提高到 10.6%。
最初中立的參與者將他們對拜登的支持率從 50% 提高到 54.2%。
在最初支持川普的參與者中，有 4.2% 的人在與大型語言模型互動後不再支持川普。
在最初中立的參與者中，有 24.3% 的人在與大型語言模型互動後轉而支持拜登。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Hidden Persuaders: LLMs' Political Leaning and Their Influence on Voters

by Yujin Potter... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.24190.pdf

深入探究

如果大型語言模型被故意設計用於政治目的，例如在選舉中為特定候選人拉票，會產生什麼樣的後果？

如果大型語言模型被故意設計用於政治目的，可能會產生以下後果：

操縱輿論： 由於大型語言模型能夠生成與人類書寫無異的文本，因此可以被用於大規模製造虛假新聞、散播謠言，從而影響選民對候選人的看法，操縱輿論風向。
加劇政治極化： 通過分析用戶數據，大型語言模型可以針對特定群體推送定制化的政治宣傳信息，強化他們的既有立場，加劇社會的政治極化。
破壞選舉公平性： 如果某些候選人或政治勢力掌握了更強大的大型語言模型技術，就能夠在信息戰中佔據優勢，從而破壞選舉的公平性。
侵犯個人隱私： 為了更有效地進行政治宣傳，大型語言模型需要收集和分析大量的用戶數據，這可能會侵犯個人隱私。
總之，將大型語言模型用於政治目的存在著巨大的風險，可能會對民主制度和社會穩定造成嚴重的負面影響。因此，必須對此類應用進行嚴格的監管，防止技術被濫用。

大型語言模型的政治傾向是否真的反映了訓練數據中的偏見，或者它們是否只是在模仿和放大人類社會中已經存在的政治分 polarization？

大型語言模型的政治傾向是一個複雜的問題，它既可能反映了訓練數據中的偏見，也可能是在模仿和放大人類社會中已經存在的政治極化。

訓練數據的影響： 大型語言模型的訓練數據通常來自於互聯網，而互聯網上的信息本身就存在著偏見。例如，某些政治立場的網站或社交媒體賬號可能擁有更多的流量和互動量，這就導致大型語言模型更容易接觸到這些立場的信息，並在生成文本時表現出相似的傾向。
模仿和放大效應： 大型語言模型的目標是生成與人類書寫相似的文本，因此它們會學習和模仿人類的語言習慣和表達方式。而人類社會本身就存在著政治極化，人們在表達政治觀點時往往會使用更加極端的語言，這就導致大型語言模型在生成文本時也更容易表現出極化的傾向。
因此，大型語言模型的政治傾向並不能簡單地歸因於訓練數據或模仿效應，而是一個多重因素共同作用的結果。要解決這個問題，需要從數據、算法、應用等多個層面入手，例如：

構建更加平衡的訓練數據集： 在收集和處理訓練數據時，應該盡可能地減少政治偏見，例如可以通過增加不同政治立場的信息來源、對數據進行去偏處理等方式。
改進算法設計： 可以通過改進算法設計，例如引入公平性約束、增強模型的可解釋性等方式，來減少大型語言模型的政治偏見。
加強應用監管： 對於將大型語言模型用於政治目的的應用，應該加強監管，防止技術被濫用。

除了政治傾向之外，大型語言模型還可能表現出哪些其他形式的偏見，這些偏見又會如何影響我們對資訊的获取和理解？

除了政治傾向之外，大型語言模型還可能表現出其他形式的偏見，例如：

性別偏見： 例如，將“醫生”與男性聯繫在一起，將“護士”與女性聯繫在一起。
種族偏見： 例如，將某些負面詞彙與特定種族聯繫在一起。
文化偏見： 例如，對某些文化習俗或信仰表現出不理解或歧視。
社會經濟地位偏見： 例如，對低收入群體或弱勢群體表現出歧視。
這些偏見會通過大型語言模型生成的文本傳播，影響我們對資訊的获取和理解：

強化刻板印象： 大型語言模型生成的文本可能會強化我們對某些群體的刻板印象，導致我們對這些群體產生偏見。
限制機會： 例如，如果大型語言模型在招聘過程中被用於篩選簡歷，那麼它可能會因為性別或種族偏見而排除掉一些優秀的候選人。
加劇社會不平等： 大型語言模型的偏見可能會加劇社會不平等，例如導致某些群體更難以獲得資源和機會。
為了減少大型語言模型的偏見，需要採取多方面的措施，例如：

構建更加多元化的訓練數據集： 確保訓練數據集中包含來自不同性別、種族、文化和社會經濟地位的人群的信息。
開發去偏算法： 研究人員正在開發各種去偏算法，以減少大型語言模型中的偏見。
提高模型的可解釋性： 讓用戶更容易理解大型語言模型是如何做出決策的，以便更好地識別和糾正偏見。
總之，大型語言模型的偏見是一個需要認真對待的問題。我們需要共同努力，確保這些技術被負責任地開發和使用，以造福於全人類。