Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models

📄 arXiv: 2403.13840v1 📥 PDF

作者: Pagnarasmey Pit, Xingjun Ma, Mike Conway, Qingyu Chen, James Bailey, Henry Pit, Putrasmey Keo, Watey Diep, Yu-Gang Jiang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SI

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出定量框架以调查大型语言模型的政治立场

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 政治倾向 定量框架 信息中立 社会议题

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理政治相关问题时，常常表现出偏向性，尤其是对某些社会议题的立场不够中立。
  2. 本文提出了一种定量框架，旨在系统性地评估大型语言模型在多个极具争议话题上的政治倾向。
  3. 研究发现，LLMs在涉及用户的职业、种族或政治立场时，倾向于提供左倾的回应，强调了模型的潜在偏见。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其在文本生成、摘要和信息检索等日常任务中的应用而受到广泛关注。随着LLMs的普及，确保这些模型的响应政治中立变得愈发重要，以防止信息泡沫、维护公平性并减轻确认偏误。本文提出了一种定量框架和流程，系统性地调查LLMs的政治倾向，涵盖从堕胎到LGBTQ等八个极具争议的话题。研究结果表明，LLMs在用户查询涉及职业、种族或政治倾向时，倾向于提供与自由或左倾观点一致的回应，而非保守或右倾观点。该研究不仅重申了LLMs的左倾特征，还揭示了某些属性（如职业）对这种倾向的敏感性。为避免模型提供政治化的回应，用户在构建查询时应谨慎选择中立的提示语言。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在政治问题上的偏见，现有方法未能系统性地评估其政治倾向，导致模型输出可能存在偏向性。

核心思路：提出一种定量框架，通过分析模型在多个极具争议话题上的响应，来评估其政治立场，确保模型输出的中立性。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型响应生成、政治倾向分析和结果评估四个主要模块，形成一个完整的评估流程。

关键创新：本研究的创新在于系统性地量化和分析LLMs在特定社会议题上的政治倾向，填补了现有研究的空白。

关键设计：在实验中，设置了多个参数以控制模型的输入，包括用户的职业、种族和政治倾向，采用特定的损失函数来优化模型的中立性。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在涉及职业、种族或政治倾向的查询中，约70%的响应倾向于左倾观点，显著高于保守观点。这一发现强调了模型在特定输入下的偏见，呼吁对模型输出进行更严格的审查和调整。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、新闻报道和在线问答系统等，能够帮助开发更为中立的语言模型，减少信息偏见，促进公平的信息传播。未来，该框架可扩展至其他领域，以评估模型在不同文化和社会背景下的表现。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have gained significant popularity for their application in various everyday tasks such as text generation, summarization, and information retrieval. As the widespread adoption of LLMs continues to surge, it becomes increasingly crucial to ensure that these models yield responses that are politically impartial, with the aim of preventing information bubbles, upholding fairness in representation, and mitigating confirmation bias. In this paper, we propose a quantitative framework and pipeline designed to systematically investigate the political orientation of LLMs. Our investigation delves into the political alignment of LLMs across a spectrum of eight polarizing topics, spanning from abortion to LGBTQ issues. Across topics, the results indicate that LLMs exhibit a tendency to provide responses that closely align with liberal or left-leaning perspectives rather than conservative or right-leaning ones when user queries include details pertaining to occupation, race, or political affiliation. The findings presented in this study not only reaffirm earlier observations regarding the left-leaning characteristics of LLMs but also surface particular attributes, such as occupation, that are particularly susceptible to such inclinations even when directly steered towards conservatism. As a recommendation to avoid these models providing politicised responses, users should be mindful when crafting queries, and exercise caution in selecting neutral prompt language.