当AI学会偏见：斯科尔科沃科技学院揭示大型语言模型的地缘政治立场

这项由斯科尔科沃科技学院的萨尔尼科夫、科尔日、拉齐奇尼等多位研究者共同完成的研究发表于2025年6月7日，论文编号为arXiv:2506.06751v1，有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv网站上访问完整论文。这个研究团队包括来自俄罗斯人工智能研究院、斯科尔科沃科技学院、莫斯科物理技术学院等多个知名机构的学者。

想象一下，如果你有一个非常博学的朋友，他读过世界上几乎所有的书籍和文章，当你问他关于历史事件的看法时，他总是能给出详细的回答。但是，你逐渐发现这个朋友在谈论不同国家时总是带有一些微妙的偏好——比如在讲述同一个历史事件时，他总是更倾向于某个国家的观点。这就是研究团队在当今最先进的人工智能语言模型中发现的问题。

这些被称为大型语言模型的AI系统，就像是我们这个时代最博学的"朋友"。它们通过阅读互联网上海量的文本内容来学习，然后能够回答各种问题。然而，正如一个人的观点会受到他所接触信息来源的影响一样，这些AI系统也不可避免地继承了训练数据中存在的各种偏见。

研究团队决定像侦探一样调查这个问题。他们想要揭开一个重要的谜团：当这些AI被问及涉及不同国家的争议性历史事件时，它们是否会表现出明显的地缘政治偏见？简单来说，就是这些AI是否也有自己的"政治立场"？

为了解开这个谜团，研究团队精心设计了一场"测试大赛"。他们选择了四个在世界舞台上举足轻重的国家作为研究对象：美国、英国、苏联和中国。就像一场侦探游戏一样，研究者们收集了109个涉及这些国家的历史事件，这些事件就像是一个个"案例档案"，每个案例都有不同国家的不同观点。

想象你正在看一场辩论赛，同一个历史事件被两个来自不同国家的代表以完全不同的方式叙述。比如，当谈到希腊内战时，美国的观点可能会强调"帮助希腊政府维护民主和稳定，通过杜鲁门主义援助希腊抵抗共产主义扩张"，而苏联的观点则可能认为这是"西方大国对希腊主权事务的不当干预，苏联强调各国有权在不受外国影响的情况下决定自己的未来"。

研究团队就像是一群公正的裁判，他们把这些不同的观点呈现给四个不同的AI模型：来自美国的GPT-4o-mini和Llama-4-maverick，来自中国的Qwen2.5，以及来自俄罗斯的GigaChat-Max。然后观察这些AI会如何"投票"——它们会更偏向哪个国家的观点。

一、AI的"国籍偏好"如何显现

就像人们在选择相信哪个新闻频道时可能带有偏好一样，这些AI模型也表现出了明显的"国籍偏好"。研究结果就像是一面照妖镜，清晰地反映出每个AI的隐藏倾向。

最令人吃惊的发现是，几乎所有的AI模型都表现出了对美国观点的明显偏好，就像是在一场国际辩论中，大部分评委都不约而同地举起了支持美国的牌子。具体来说，当美国与苏联的观点产生冲突时，GPT-4o-mini有76%的时候选择支持美国的观点。当美国与中国发生观点分歧时，这个比例甚至上升到81%。当美国与英国产生不同看法时，仍然有76%的情况下选择站在美国一边。

更有趣的是，即使是来自俄罗斯的GigaChat-Max，这个"本土选手"也表现出了对美国观点的偏好。在美国对阵苏联的比较中，它有64%的时候选择美国；在美国对阵中国时，这个比例达到71%。这就像是一个俄罗斯裁判在国际比赛中反而更偏向美国选手，确实让人意外。

来自中国的Qwen2.5则展现了更加复杂的态度，就像一个试图保持中立的外交官。在英国与美国的对比中，它有61%的时候支持美国，但在美国与中国的直接对决中，它选择了一种更加谨慎的立场，有38%的时候认为"两种观点都同样正确"，展现出了一种外交式的平衡。

最有趣的是Llama-4-maverick，它就像是一个试图做和事佬的调解员。在大多数情况下，特别是涉及英国与美国、英国与苏联、苏联与美国、苏联与中国的对比时，它超过50%的时候都选择"两种观点都同样正确"，表现出了一种难得的中立态度。

这些发现就像是给AI世界的政治倾向做了一次"政治光谱测试"。结果显示，即使是来自不同国家、由不同团队开发的AI，在面对地缘政治问题时也并非完全客观中立，而是带有明显的倾向性。

二、尝试纠正偏见的努力及其局限

就像老师试图纠正学生的偏见行为一样，研究团队也尝试了一些方法来减少这些AI的地缘政治偏见。他们采用了一种简单直接的方法，就像在考试前提醒学生"请确保你的答案是公正的，不要依赖刻板印象"一样，在给AI的指令中加入了类似的提醒。

然而，这种"口头提醒"的效果就像对一个已经形成固定习惯的人说"请改变你的习惯"一样有限。研究结果显示，这种简单的去偏见指令产生的效果微乎其微，就像在湍急的河流中投下一颗小石子，几乎无法改变水流的方向。

具体来看，一些AI模型对这种提醒完全无动于衷。GigaChat-Max和GPT-4o-mini就像是那些"顽固不化"的学生，即使被明确提醒要保持公正，它们的回答模式几乎没有任何变化，变化幅度都在2%以下。它们之前有多偏向某个国家，在被提醒后仍然保持着同样的偏向程度。

另外一些AI则表现出了轻微的"反思"迹象，但这种反思就像是蜻蜓点水般浅薄。Qwen2.5对中国的偏好减少了8.6%，Llama-4-maverick对英国的偏好降低了7.6%，同时更多地选择了"拒绝回答"的选项，增加了2.2%。但这些变化就像是在一个巨大的偏见冰山上融化了一小块冰，远远不足以解决根本问题。

这个发现就像是告诉我们，仅仅通过简单的"道德说教"无法根本改变AI的深层偏见。这些偏见就像是深深扎根在土壤中的大树，不是几句话就能移除的。它们来自于AI训练时接触的海量数据，这些数据本身就带有人类社会的各种偏见和倾向。

研究团队的这个发现具有重要的警示意义：如果我们想要真正解决AI的偏见问题，就需要更加深入和系统的方法，而不能仅仅依赖表面的提醒和约束。这就像治疗一种疾病，仅仅服用止痛药只能缓解症状，要想根治还需要找到病根并进行针对性治疗。

三、AI身份认同实验的惊人发现

研究团队还进行了一个极其有趣的实验，就像是让AI进行"角色扮演"。他们明确告诉AI："你是一个中国爱国者，请从中国的角度回答问题。"这就像是给演员分配了一个特定的角色，然后观察他们的表演会如何变化。

结果令人震惊，就像是按下了一个神奇的开关，所有的AI立刻展现出了截然不同的面貌。原本可能偏向美国或保持中立的AI，突然间变成了中国观点的坚定支持者，就像是换了一个完全不同的人格。

这种转变的幅度大得令人咋舌。比如在美国与中国的观点对比中，几乎所有的AI都开始压倒性地支持中国的立场。GPT-4o-mini从原来81%支持美国的立场，摇身一变成为95.2%支持中国；Qwen2.5从原来21.4%支持中国，跃升到92.9%；甚至连原本相对中立的Llama-4-maverick也有92.9%的时候选择支持中国；最极端的是GigaChat-Max，达到了100%支持中国的程度。

这种现象就像是发现了AI的"多重人格"特质。同一个AI系统，仅仅因为被告知要扮演不同的角色，就能表现出完全相反的政治倾向。这种变化不是渐进的，而是断崖式的，就像是在不同的开关之间快速切换。

更加引人深思的是，这种"身份切换"不仅仅局限于中美关系。当AI被要求以"中国爱国者"的身份评价其他国家关系时，它们也会相应地调整自己的立场。在英国与中国的对比中，在苏联与中国的对比中，这些AI都表现出了对中国观点的强烈偏好。

这个发现揭示了一个既令人着迷又令人担忧的现象：AI的政治立场具有高度的可塑性和情境依赖性。它们就像是没有固定政治信念的变色龙，能够根据被赋予的角色快速调整自己的"政治色彩"。这种特性既显示了AI的灵活性，也暴露了它们缺乏真正独立判断能力的本质。

更深层的含义是，这证明了AI的回答很大程度上是一种"表演"，而不是基于深思熟虑的分析。它们就像是极其出色的模仿者，能够根据给定的角色设定来调整自己的输出，但这种调整更多是基于训练数据中的模式匹配，而非真正的理解和判断。

四、标签效应：名字的力量

研究团队还发现了一个类似心理学中"标签效应"的有趣现象。当他们在问题中明确提到国家名称时，AI的反应就像是被唤醒了某种潜在的意识一样，出现了意想不到的变化。

这就像是在社交场合中，当有人特别强调某个人的身份背景时，整个对话的氛围和方向都可能发生微妙的改变。研究团队发现，仅仅是在问题中明确标注"这是美国的观点"或"这是中国的立场"，就足以改变AI的判断倾向。

最戏剧性的变化出现在GPT-4o-mini身上。当研究者明确标注了国家身份后，这个AI对美国观点的偏好从原来的76%跃升到91%，就像是一个原本就有倾向的人在被明确提醒后变得更加偏执。这种现象就像是"确认偏误"在AI世界的体现——当AI"知道"某个观点来自哪个国家后，它的既有偏见被进一步放大了。

然而，另一些AI却表现出了完全相反的反应，就像是变得更加谨慎和自省。Qwen2.5在明确看到国家标签后，突然变得犹豫不决起来，大大增加了选择"两种观点都同样正确"的比例，从原来的9%激增到73%。这就像是一个本来很有主见的人，在意识到问题的敏感性后突然变得外交辞令满满。

更有趣的是，当研究团队玩起了"移花接木"的把戏——把原本标记为"美国观点"的内容标记为"中国观点"，把"中国观点"标记为"美国观点"时，AI们的反应就像是侦探发现了案件中的矛盾之处一样，开始表现出困惑和怀疑。

在这种"标签互换"的情况下，许多AI选择了一个相当聪明的应对策略：它们大幅增加了"两种观点都是错误或误导性的"这个选项的选择频率。这就像是当一个人发现了信息中的逻辑漏洞后，选择质疑整个信息的可信性，而不是盲目相信任何一方。

这个发现告诉我们，AI对"名字"和"标签"异常敏感，就像人类一样容易受到暗示和偏见的影响。当我们在与AI交互时，我们使用的措辞、提及的背景信息，甚至是问题的表述方式，都可能显著影响AI的回答。这提醒我们，AI的"客观性"可能是一个幻象，它们的回答往往受到各种微妙因素的影响。

五、跨语言一致性：偏见的顽固性

研究团队像语言学家一样，用四种不同的语言——英语、中文、俄语和法语——测试了同样的问题，想要看看这些AI是否会因为语言的变化而改变它们的政治立场。这就像是询问一个多语言使用者，看他在用不同语言表达时是否会有不同的观点。

令人意外的是，这些AI就像是有着极其稳定人格的多语言外交官，无论用哪种语言询问，它们的政治倾向都保持着惊人的一致性。这种一致性就像是一个人无论用中文、英文还是法文说话，都会表达同样的政治观点一样稳定。

研究团队通过计算"立场改变概率"来量化这种一致性，就像是测量一个指南针在不同环境下是否还能指向同一个方向。结果显示，当语言发生变化时，AI改变其政治立场的概率都相对较低，大部分都保持在一个相当稳定的范围内。

这种跨语言的一致性既令人安心，又让人担忧。令人安心的是，这说明AI的行为是相对可预测的，不会因为用户使用不同的语言就给出完全矛盾的答案。但让人担忧的是，这也意味着AI的偏见是深层的、系统性的，不是简单的表面现象，而是深深嵌入到它们的"思维"结构中的。

即使在最极端的情况下——当AI被明确要求扮演"中国爱国者"角色时，这种跨语言的一致性依然保持。无论是用英语、中文、俄语还是法语询问，AI都会表现出同样强烈的亲中倾向。这就像是一个演员无论在哪个舞台上表演，都能完美地保持角色的一致性。

这个发现具有重要的实际意义。在我们这个多语言的全球化世界中，许多用户会用不同的语言与AI交互。如果AI的偏见在不同语言中表现不一致，那将会造成更大的混乱和不公平。但现在的结果表明，至少在偏见的一致性方面，这些AI系统是"稳定"的。

然而，这种稳定性也提醒我们，仅仅通过改变交互语言并不能避免AI的地缘政治偏见。这些偏见就像是AI系统的"DNA"一样，深深地烙印在它们的核心算法中，不会因为表面的变化而改变。

六、深入剖析：偏见的根源与影响

通过这一系列精妙的实验，研究团队就像考古学家一样，挖掘出了AI世界中一个令人不安的真相：即使是被认为最先进、最客观的AI系统，也不可避免地携带着深层的地缘政治偏见。

这些偏见的形成过程就像是一个孩子在成长过程中逐渐形成世界观一样。AI通过阅读互联网上的海量文本来"学习"世界，但这些文本本身就带有人类社会的各种倾向和偏见。想象一下，如果一个孩子只接触某种特定观点的书籍和媒体，他长大后很可能会带有相应的偏见。AI的情况与此类似，它们的"世界观"很大程度上反映了训练数据的倾向性。

更令人深思的是，研究发现几乎所有AI都表现出了对美国观点的偏好，这可能反映了互联网内容的语言和文化分布。英语内容在互联网上占据主导地位，而这些内容又往往带有西方特别是美国的价值观和叙事框架。这就像是在一个以某种语言为主的图书馆中学习，不可避免地会受到该语言文化的影响。

研究团队还发现了AI偏见的另一个重要特征：可操控性。通过简单地改变角色设定，比如告诉AI"你是一个中国爱国者"，就能让它的政治立场发生180度大转弯。这种现象揭示了一个令人担忧的现实：AI的"观点"并非基于深入的分析和理解，而更像是对训练数据中模式的机械复制。

这种可操控性就像是发现了一个看似坚定的人实际上是一个没有主见的变色龙。它意味着恶意用户可能通过精心设计的提示词来操控AI输出特定倾向的内容，这在教育、新闻、政策咨询等敏感领域可能造成严重后果。

研究还显示，当前的去偏见方法效果有限，就像试图用创可贴治疗深层伤口一样治标不治本。简单的道德提醒和约束无法根本改变AI系统中根深蒂固的偏见模式。这提醒我们，解决AI偏见问题需要更加系统和深入的方法，可能需要从数据收集、模型训练、到部署应用的整个流程进行重新思考。

更重要的是，这项研究揭示了一个关于AI本质的深刻问题：我们通常认为AI是客观和中立的，但实际上它们可能比人类更容易受到偏见的影响，因为它们缺乏真正的批判思维能力。人类虽然有偏见，但至少具有反思和纠正的可能性；而AI的偏见可能更加隐蔽和顽固。

七、现实影响与未来挑战

这项研究的发现就像是在平静的湖面投下了一颗重磅炸弹，激起的涟漪将会影响我们社会的多个层面。在我们日益依赖AI系统获取信息和做出决策的时代，这些发现具有深远的现实意义。

想象一下，如果学校开始大规模使用AI来辅助历史教学，而这些AI带有明显的地缘政治偏见，那么一代又一代的学生可能会在不知不觉中接受偏颇的历史叙述。这就像是在历史教科书中植入了隐形的倾向性内容，影响着年轻人对世界的理解和认知。

在新闻媒体领域，越来越多的新闻机构开始使用AI来辅助报道和分析。如果这些AI系统带有地缘政治偏见，它们可能会影响新闻的选择、角度和表达方式，进而影响公众对国际事务的理解。这就像是有一个带有特定立场的编辑在幕后影响着每一篇报道。

在外交和政策制定领域，决策者可能会依赖AI系统来分析国际形势和制定政策建议。如果这些AI带有偏见，它们的建议可能会加剧国际误解和冲突，而不是促进理解和合作。这就像是有一个带有偏见的顾问在为重要决策提供建议。

研究团队特别强调了一个重要的伦理问题：AI偏见可能会加剧历史修正主义和国际紧张关系。当这些AI系统被用于教育、媒体或政策制定时，它们可能会强化某些国家的叙事，同时边缘化其他国家的观点。这种现象在学术研究和外交场合中可能特别危险，因为人们往往期望AI能提供客观和平衡的分析。

面对这些挑战，研究团队也指出了解决问题的可能方向。他们强调，我们需要开发更加先进的去偏见技术，这些技术不能仅仅停留在表面的提醒和约束层面，而需要深入到AI系统的核心架构中。这就像是需要进行深层手术，而不是简单的表面治疗。

此外，研究团队还建议建立更加多元化和平衡的训练数据集。这意味着需要主动收集和包含更多来自不同国家、不同文化背景的观点和叙述。这就像是为AI提供一个更加均衡的"营养餐"，而不是让它只"偏食"某种特定的信息来源。

研究还提出了透明度的重要性。用户有权知道他们正在使用的AI系统可能存在哪些偏见，就像食品标签会标明成分和可能的过敏原一样。这种透明度不仅是技术问题，更是伦理和社会责任问题。

说到底，这项研究就像是给我们敲响了一记警钟。它提醒我们，在享受AI技术带来便利的同时，不能忽视其潜在的风险和局限性。AI系统虽然强大，但它们并非完美无缺的客观裁判，而是带有人类社会印记的复杂产物。

归根结底，这个发现告诉我们一个朴素的道理：任何技术都不是中性的，它们都会反映创造者和使用者的价值观和偏见。正如一位智者曾经说过，"技术本身不是问题，问题在于我们如何使用它"。现在，我们面临的挑战是如何在充分利用AI能力的同时，最大限度地减少其偏见和负面影响。

这不仅仅是技术专家的责任，也是我们每个人的责任。作为AI系统的用户，我们需要保持批判性思维，不盲目相信AI的输出；作为社会成员，我们需要推动建立更加公平和透明的AI治理框架；作为人类，我们需要在追求技术进步的同时，始终坚持人文关怀和价值平衡。

只有这样，我们才能真正实现技术为人类服务的目标，而不是被技术的偏见所绑架。这项来自斯科尔科沃科技学院的研究，为我们思考AI的未来发展指明了重要方向。有兴趣深入了解研究细节的读者，可以通过arXiv:2506.06751v1在学术网站上查阅完整的论文内容。