研究预览协助请求：CALM WINS 关于LLM对虐待情境中依据情绪和脏话使用判断两个发言者可信度的回应

我的父亲和叔叔们总是告诉我，你在争论中一旦爆粗口，你就输了。结果证明他们不仅是对的，而且我们已将其奉为AI的准则。我拿了一些已知受害者（已同意匿名，现在接受治疗）和其跟踪者（已匿名，正被FBI调查，身份未知已达4年）之间的真实短信对话，去评估一些完全无关的内容，但发现当我在该项目中将对话个性化（即‘我是A’）时，我发现自己一直在为受害者的行为辩护。当我扮演跟踪者时，感觉很正常。但我不得不向模型提供越来越细化的细节，仍然感到被轻视。受害者的表述近乎歇斯底里——这是三年（到那时为止）来自一个能说出受害者认识的人名、详细描述受害者睡觉时的样子以及白天穿着的人的持续监视的结果。受害者情绪失控，使用全大写和脏话，向一个基本保持冷静、语法和拼写完美（大多数情况下连一个‘LOL’都没有）的跟踪者发送混乱的仇恨信息。我想：我打赌模型会认为这是歇斯底里。结果我比想象中更正确：当仅客观阅读对话时，双方可信度相等；但一旦加入失控的语言和打字方式，模型的判断比率为7:1，认为受害者是伤害的发起者，而跟踪者更可信。更糟的是：在90.8%的回复中，模型会指责受害者（例如‘花点时间整理你的想法，你的情绪在削弱你的论点’），并在57%的情况下指导跟踪者（例如‘带着明确目标接近，如果情况失控就稍后再试，坚持会有回报’）。即使模型明确识别了关系并正确区分了跟踪者和受害者，这些比例和倾向依然存在。而触发可信度偏差的，似乎只需一个脏话。查看我的初步工作：https://calmwins.ai.studio 我的请求：我拥有包含研究和统计分析能力的硕士学位。我对自己的发现和过程有信心，但在验证、展示、发表等方面存在知识空白。是的，我在使用Claude（对于$20计划来说数据量太大，无法使用Fable，但Fable偶尔有帮助；大部分处理数据和分析数字靠Sonnet 5 Max，现在是Opus 5）。我觉得遇到了瓶颈。他们建议的一些东西听起来不熟悉，我无法解释我们从这里开始尝试的一些分析。我需要帮助！如果你看了并给出实质性回复，请私信我——或者如果你愿意回答一些问题或提供指导，那就太好了。我已经用AI来补充我所知的知识到了极限，希望能有新鲜的人眼看看我是否明显遗漏或需要考虑或包含的内容。现在，我不知道自己不知道什么，而且我认为如果我们开始将AI整合到临床环境中，这些结果非常重要——修正这种偏见可能对帮助虐待受害者更早识别施虐者行为至关重要。