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这项研究表明，大语言模型会继承并放大临床笔记中污名化语言带来的偏见，导致患者管理趋于保守，且当前的缓解策略效果有限。
本文研究了用于临床序数评分（画钟测试）的多模态LLM中的中央趋势偏差。研究发现，LLM将预测结果向量表中间压缩，对关键极端值造成不成比例的影响。该研究将LLM作为裁判的偏差文献扩展到临床评估领域，强调在部署前需要进行校准感知评估。
本文引入了一个概率图模型框架，以因果方式审核大语言模型（LLM）的安全机制，揭示出由于忽视了语境的毒性，标准的观测指标高估了人口统计学偏差。
本文研究了为大语言模型赋予角色是否会引发类似人类的动机推理，发现赋予角色的大语言模型真实性辨别能力最多下降9%，并且以与其诱导的政治身份一致的方式评估科学证据的可能性最多增加90%，而基于提示的去偏见方法基本无效。
本文对 OpenAI、Anthropic 和 Google 的基于 LLM 的内容策展推荐偏差进行了大规模审计，使用了来自 Twitter/X、Bluesky 和 Reddit 数据的 540,000 次模拟选择。研究发现 LLM 系统性地放大极化现象，在毒性处理方面表现出不同的权衡，并显示出显著的政治倾向偏差，倾向于左倾作者，尽管数据集中右倾作者占多数。