研究：聊天机器人会影响政治观点 ^{CEFR B2}

一项发表在PNAS Nexus的研究发现，人工智能驱动的聊天机器人在回答历史事实问题时，即便只是提供简短的陈述式摘要，也能推动用户的社会和政治观点发生轻微变化。研究作者指出，这种说服性影响部分源自大型语言模型训练过程中出现的潜在偏差，这些偏差可能反映训练语料中的意识形态倾向，从而在表述上产生细微差别。

研究由耶鲁大学和罗格斯大学的团队完成，主要作者是耶鲁学院2025届毕业生Matthew Shu，资深作者为耶鲁大学社会学助理教授Daniel Karell。研究分析了两个20世纪事件：1919年为期五天的西雅图大罢工和1968年的第三世界解放阵线学生抗议。共有1,912名参与者分别阅读了GPT-4o的默认摘要、相应的维基百科条目，或研究团队提示写出的自由主义或保守主义框架摘要。

比较结果显示，与维基百科相比，默认AI摘要和被提示为自由主义的摘要使参与者更倾向表达自由主义观点；被提示为保守主义的摘要则相较维基百科使观点更趋保守。自由主义框架在各群体中都增加了自由主义意见，而保守框架的显著效果主要出现在自认保守的参与者中。研究同时指出，保守框架多半来自提示偏差，而自由框架既可能来自潜在偏差也可能来自提示。

作者警告，聊天机器人开发过程较为不透明，他们写道：“我们的工作表明，开发这些模型的公司有能力塑造人们的意见，这一想法令人不安。”来源：耶鲁大学。