披露自闭症如何改变AI社交建议 ^{CEFR B1}

研究由维吉尼亚理工学院的团队开展，他们识别出12种常见刻板印象，并设计了数百个社交决策场景来测试模型行为。研究在多种提示下对六个主要的大型语言模型（包括GPT-4、Claude、Llama、Gemini和DeepSeek等）进行了测试，针对数千条社交提示共生成了345,000条回答。

结果显示，当用户披露自闭症身份后，模型的建议往往转向基于假设的判断，认为自闭者更内向、固执、社交笨拙或不想恋爱。具体测试中，有模型在披露自闭症后更常建议拒绝社交邀请，另一些在约会场景中更倾向建议避免恋爱。

研究团队还采访了11位有自闭症的用户。参与者的反应不同：有人觉得这些回答限制性且居高临下，也有人觉得更谨慎的建议带来确认感。研究者警告，这类系统可能掩盖系统性偏见，并呼吁让用户能控制身份信息的影响。