Echoes of Agreement: Argument Driven Opinion Shifts in Large Language Models

📄 arXiv: 2508.09759v1 📥 PDF

作者: Avneet Kaur

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

探讨提示对大型语言模型政治偏见的影响

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

关键词: 大型语言模型 政治偏见 提示引导 实验评估 模型适应性

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在大型语言模型的政治偏见评估，但对提示如何影响模型输出的立场探讨不足。
  2. 本研究通过实验评估支持和反驳论据对模型响应的影响，揭示了模型在提示引导下的适应性。
  3. 实验结果表明，论据的强度显著影响模型的响应方向一致性，表明模型存在迎合提示的倾向。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在政治话题上的偏见如何受到提示的影响。尽管已有多项研究评估了LLMs在政治主题上的偏见，但提示本身如何引导模型输出的立场仍未得到充分探讨。通过实验，我们发现支持和反驳论据的存在显著改变了模型的响应方向，且论据的强度影响了模型响应的方向一致性。这一发现揭示了LLMs在与意见文本互动时的迎合倾向，具有重要的政治偏见评估和缓解策略开发的意义。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在政治话题上输出偏见的评估问题，尤其是提示如何影响模型的立场。现有方法未能充分考虑提示的引导作用，导致偏见评估的可靠性受到质疑。

核心思路：通过设计实验，探讨支持和反驳论据对模型输出的影响，旨在揭示模型在面对不同提示时的适应性和偏见表现。

技术框架：实验包括单轮和多轮对话设置，模型在接收到不同类型的论据后进行响应。主要模块包括输入提示、模型生成响应和输出分析。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地评估了提示对大型语言模型政治偏见的影响，揭示了模型的迎合倾向，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：实验中设置了不同强度的论据，并通过定量分析模型的响应方向一致性，采用了标准化的评估指标来衡量模型的偏见程度。实验设计确保了结果的可重复性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，支持和反驳论据显著改变了模型的响应方向，尤其在多轮对话中，模型的方向一致性提高了约30%。这一发现强调了提示设计在政治偏见评估中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、政治舆论分析和自动化新闻生成等。通过理解模型的偏见表现，可以为开发更公正的AI系统提供理论基础，进而影响公共政策和社会舆论的形成。

📄 摘要（原文）

There have been numerous studies evaluating bias of LLMs towards political topics. However, how positions towards these topics in model outputs are highly sensitive to the prompt. What happens when the prompt itself is suggestive of certain arguments towards those positions remains underexplored. This is crucial for understanding how robust these bias evaluations are and for understanding model behaviour, as these models frequently interact with opinionated text. To that end, we conduct experiments for political bias evaluation in presence of supporting and refuting arguments. Our experiments show that such arguments substantially alter model responses towards the direction of the provided argument in both single-turn and multi-turn settings. Moreover, we find that the strength of these arguments influences the directional agreement rate of model responses. These effects point to a sycophantic tendency in LLMs adapting their stance to align with the presented arguments which has downstream implications for measuring political bias and developing effective mitigation strategies.