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Mapping and Influencing the Political Ideology of Large Language Models using Synthetic Personas
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在政治偏见分析中的局限性，特别是角色提示对其政治导向的影响。通过合成角色和政治坐标测试，发现模型对不同意识形态的响应存在偏见不对称性。
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关键要点
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本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在政治偏见分析中的局限性。
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研究特别关注角色提示对模型政治导向的影响。
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通过合成角色和政治坐标测试，发现模型对不同意识形态的响应存在偏见不对称性。
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合成角色在左-libertarian象限聚集，模型对右-authoritarian和左-libertarian的意识形态提示响应程度不同。
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