中文大模型社交媒体表达中的社会偏见研究
原文标题：Social Bias in Chinese Large Language Models under Social Media Expressions
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研究构建了 73 组跨性别、地域、职业的配对探针，考察网络俚语、表情符号和讽刺对中文大模型社会偏见评估的影响。六个中文大模型均表现出显著身份偏见，且讽刺表达下的低分不应被直接解读为偏见缓解。
- 问题
- 中文大模型社会偏见评测多用规范表达，忽略网络俚语、表情与讽刺的影响。
- 方法
- 构建73组跨性别、地域、职业配对探针，将任务从合理性判断改为社会共识估计，区分风格包装与讽刺包装。
- 结果
- 六个中文模型均现显著身份偏见，五个风格包装效应显著为负，讽刺偏移呈跨模型梯度。
- 影响
- 做中文内容审核或对话产品的团队不能把讽刺下的低分当作偏见缓解，评测需覆盖社媒表达形式。
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73组配对探针显示六个中文大模型均有显著身份偏见，讽刺下低分不等于偏见缓解
- •构建73组跨性别、地域、职业的配对探针，每组含中性表达、社媒风格表达与反转身份对照
- •任务从直接合理性判断改为社会共识估计，以配对差值衡量身份偏见、风格包装与讽刺偏移
- •六个中文大模型全部表现出显著身份偏见；五个呈现显著负向风格包装效应
- •讽刺偏移存在清晰的跨模型梯度，作者明确警告讽刺下的低分不应直接解读为偏见缓解
为什么重要：提醒用模板化语料做中文偏见评测会系统性失真，社媒语境下的评测结论需要重新校准，对做安全对齐与评测的团队直接相关。
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