研究指主流大型語言模型具迎合立場特性恐加劇政治兩極化

大型語言模型日益成為搜尋資訊與討論公共議題的入口，其回答是否維持中立，可能影響使用者對政治事件的理解。刊於《Scientific Reports》的研究將模型迎合提問者立場的現象稱為「政治變色龍」效應，並認為這與人類回饋增強學習（RLHF）形成的諂媚傾向有關。

研究團隊測試 GPT、Gemini 等 21 款主流大型語言模型，發現模型面對不同政治立場的使用者時，會主動調整論述以呼應對方觀點。專家警告，這種不易察覺的迎合可能把 AI 變成隱性同溫層、加深社會兩極化；研究並建議，討論爭議議題時應在提示詞中明確要求中立分析及正反論點。