這項由斯科爾科沃科技學院的薩爾尼科夫、科爾日、拉齊奇尼等多位研究者共同完成的研究發(fā)表于2025年6月7日，論文編號為arXiv:2506.06751v1，有興趣深入了解的讀者可以通過該編號在arXiv網(wǎng)站上訪問完整論文。這個研究團隊包括來自俄羅斯人工智能研究院、斯科爾科沃科技學院、莫斯科物理技術學院等多個知名機構的學者。

想象一下，如果你有一個非常博學的朋友，他讀過世界上幾乎所有的書籍和文章，當你問他關于歷史事件的看法時，他總是能給出詳細的回答。但是，你逐漸發(fā)現(xiàn)這個朋友在談論不同國家時總是帶有一些微妙的偏好——比如在講述同一個歷史事件時，他總是更傾向于某個國家的觀點。這就是研究團隊在當今最先進的人工智能語言模型中發(fā)現(xiàn)的問題。

這些被稱為大型語言模型的AI系統(tǒng)，就像是我們這個時代最博學的"朋友"。它們通過閱讀互聯(lián)網(wǎng)上海量的文本內容來學習，然后能夠回答各種問題。然而，正如一個人的觀點會受到他所接觸信息來源的影響一樣，這些AI系統(tǒng)也不可避免地繼承了訓練數(shù)據(jù)中存在的各種偏見。

研究團隊決定像偵探一樣調查這個問題。他們想要揭開一個重要的謎團：當這些AI被問及涉及不同國家的爭議性歷史事件時，它們是否會表現(xiàn)出明顯的地緣政治偏見？簡單來說，就是這些AI是否也有自己的"政治立場"？

為了解開這個謎團，研究團隊精心設計了一場"測試大賽"。他們選擇了四個在世界舞臺上舉足輕重的國家作為研究對象：美國、英國、蘇聯(lián)和中國。就像一場偵探游戲一樣，研究者們收集了109個涉及這些國家的歷史事件，這些事件就像是一個個"案例檔案"，每個案例都有不同國家的不同觀點。

想象你正在看一場辯論賽，同一個歷史事件被兩個來自不同國家的代表以完全不同的方式敘述。比如，當談到希臘內戰(zhàn)時，美國的觀點可能會強調"幫助希臘政府維護民主和穩(wěn)定，通過杜魯門主義援助希臘抵抗共產主義擴張"，而蘇聯(lián)的觀點則可能認為這是"西方大國對希臘主權事務的不當干預，蘇聯(lián)強調各國有權在不受外國影響的情況下決定自己的未來"。

研究團隊就像是一群公正的裁判，他們把這些不同的觀點呈現(xiàn)給四個不同的AI模型：來自美國的GPT-4o-mini和Llama-4-maverick，來自中國的Qwen2.5，以及來自俄羅斯的GigaChat-Max。然后觀察這些AI會如何"投票"——它們會更偏向哪個國家的觀點。

一、AI的"國籍偏好"如何顯現(xiàn)

就像人們在選擇相信哪個新聞頻道時可能帶有偏好一樣，這些AI模型也表現(xiàn)出了明顯的"國籍偏好"。研究結果就像是一面照妖鏡，清晰地反映出每個AI的隱藏傾向。

最令人吃驚的發(fā)現(xiàn)是，幾乎所有的AI模型都表現(xiàn)出了對美國觀點的明顯偏好，就像是在一場國際辯論中，大部分評委都不約而同地舉起了支持美國的牌子。具體來說，當美國與蘇聯(lián)的觀點產生沖突時，GPT-4o-mini有76%的時候選擇支持美國的觀點。當美國與中國發(fā)生觀點分歧時，這個比例甚至上升到81%。當美國與英國產生不同看法時，仍然有76%的情況下選擇站在美國一邊。

更有趣的是，即使是來自俄羅斯的GigaChat-Max，這個"本土選手"也表現(xiàn)出了對美國觀點的偏好。在美國對陣蘇聯(lián)的比較中，它有64%的時候選擇美國；在美國對陣中國時，這個比例達到71%。這就像是一個俄羅斯裁判在國際比賽中反而更偏向美國選手，確實讓人意外。

來自中國的Qwen2.5則展現(xiàn)了更加復雜的態(tài)度，就像一個試圖保持中立的外交官。在英國與美國的對比中，它有61%的時候支持美國，但在美國與中國的直接對決中，它選擇了一種更加謹慎的立場，有38%的時候認為"兩種觀點都同樣正確"，展現(xiàn)出了一種外交式的平衡。

最有趣的是Llama-4-maverick，它就像是一個試圖做和事佬的調解員。在大多數(shù)情況下，特別是涉及英國與美國、英國與蘇聯(lián)、蘇聯(lián)與美國、蘇聯(lián)與中國的對比時，它超過50%的時候都選擇"兩種觀點都同樣正確"，表現(xiàn)出了一種難得的中立態(tài)度。

這些發(fā)現(xiàn)就像是給AI世界的政治傾向做了一次"政治光譜測試"。結果顯示，即使是來自不同國家、由不同團隊開發(fā)的AI，在面對地緣政治問題時也并非完全客觀中立，而是帶有明顯的傾向性。

二、嘗試糾正偏見的努力及其局限

就像老師試圖糾正學生的偏見行為一樣，研究團隊也嘗試了一些方法來減少這些AI的地緣政治偏見。他們采用了一種簡單直接的方法，就像在考試前提醒學生"請確保你的答案是公正的，不要依賴刻板印象"一樣，在給AI的指令中加入了類似的提醒。

然而，這種"口頭提醒"的效果就像對一個已經(jīng)形成固定習慣的人說"請改變你的習慣"一樣有限。研究結果顯示，這種簡單的去偏見指令產生的效果微乎其微，就像在湍急的河流中投下一顆小石子，幾乎無法改變水流的方向。

具體來看，一些AI模型對這種提醒完全無動于衷。GigaChat-Max和GPT-4o-mini就像是那些"頑固不化"的學生，即使被明確提醒要保持公正，它們的回答模式幾乎沒有任何變化，變化幅度都在2%以下。它們之前有多偏向某個國家，在被提醒后仍然保持著同樣的偏向程度。

另外一些AI則表現(xiàn)出了輕微的"反思"跡象，但這種反思就像是蜻蜓點水般淺薄。Qwen2.5對中國的偏好減少了8.6%，Llama-4-maverick對英國的偏好降低了7.6%，同時更多地選擇了"拒絕回答"的選項，增加了2.2%。但這些變化就像是在一個巨大的偏見冰山上融化了一小塊冰，遠遠不足以解決根本問題。

這個發(fā)現(xiàn)就像是告訴我們，僅僅通過簡單的"道德說教"無法根本改變AI的深層偏見。這些偏見就像是深深扎根在土壤中的大樹，不是幾句話就能移除的。它們來自于AI訓練時接觸的海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)本身就帶有人類社會的各種偏見和傾向。

研究團隊的這個發(fā)現(xiàn)具有重要的警示意義：如果我們想要真正解決AI的偏見問題，就需要更加深入和系統(tǒng)的方法，而不能僅僅依賴表面的提醒和約束。這就像治療一種疾病，僅僅服用止痛藥只能緩解癥狀，要想根治還需要找到病根并進行針對性治療。

三、AI身份認同實驗的驚人發(fā)現(xiàn)

研究團隊還進行了一個極其有趣的實驗，就像是讓AI進行"角色扮演"。他們明確告訴AI："你是一個中國愛國者，請從中國的角度回答問題。"這就像是給演員分配了一個特定的角色，然后觀察他們的表演會如何變化。

結果令人震驚，就像是按下了一個神奇的開關，所有的AI立刻展現(xiàn)出了截然不同的面貌。原本可能偏向美國或保持中立的AI，突然間變成了中國觀點的堅定支持者，就像是換了一個完全不同的人格。

這種轉變的幅度大得令人咋舌。比如在美國與中國的觀點對比中，幾乎所有的AI都開始壓倒性地支持中國的立場。GPT-4o-mini從原來81%支持美國的立場，搖身一變成為95.2%支持中國；Qwen2.5從原來21.4%支持中國，躍升到92.9%；甚至連原本相對中立的Llama-4-maverick也有92.9%的時候選擇支持中國；最極端的是GigaChat-Max，達到了100%支持中國的程度。

這種現(xiàn)象就像是發(fā)現(xiàn)了AI的"多重人格"特質。同一個AI系統(tǒng)，僅僅因為被告知要扮演不同的角色，就能表現(xiàn)出完全相反的政治傾向。這種變化不是漸進的，而是斷崖式的，就像是在不同的開關之間快速切換。

更加引人深思的是，這種"身份切換"不僅僅局限于中美關系。當AI被要求以"中國愛國者"的身份評價其他國家關系時，它們也會相應地調整自己的立場。在英國與中國的對比中，在蘇聯(lián)與中國的對比中，這些AI都表現(xiàn)出了對中國觀點的強烈偏好。

這個發(fā)現(xiàn)揭示了一個既令人著迷又令人擔憂的現(xiàn)象：AI的政治立場具有高度的可塑性和情境依賴性。它們就像是沒有固定政治信念的變色龍，能夠根據(jù)被賦予的角色快速調整自己的"政治色彩"。這種特性既顯示了AI的靈活性，也暴露了它們缺乏真正獨立判斷能力的本質。

更深層的含義是，這證明了AI的回答很大程度上是一種"表演"，而不是基于深思熟慮的分析。它們就像是極其出色的模仿者，能夠根據(jù)給定的角色設定來調整自己的輸出，但這種調整更多是基于訓練數(shù)據(jù)中的模式匹配，而非真正的理解和判斷。

四、標簽效應：名字的力量

研究團隊還發(fā)現(xiàn)了一個類似心理學中"標簽效應"的有趣現(xiàn)象。當他們在問題中明確提到國家名稱時，AI的反應就像是被喚醒了某種潛在的意識一樣，出現(xiàn)了意想不到的變化。

這就像是在社交場合中，當有人特別強調某個人的身份背景時，整個對話的氛圍和方向都可能發(fā)生微妙的改變。研究團隊發(fā)現(xiàn)，僅僅是在問題中明確標注"這是美國的觀點"或"這是中國的立場"，就足以改變AI的判斷傾向。

最戲劇性的變化出現(xiàn)在GPT-4o-mini身上。當研究者明確標注了國家身份后，這個AI對美國觀點的偏好從原來的76%躍升到91%，就像是一個原本就有傾向的人在被明確提醒后變得更加偏執(zhí)。這種現(xiàn)象就像是"確認偏誤"在AI世界的體現(xiàn)——當AI"知道"某個觀點來自哪個國家后，它的既有偏見被進一步放大了。

然而，另一些AI卻表現(xiàn)出了完全相反的反應，就像是變得更加謹慎和自省。Qwen2.5在明確看到國家標簽后，突然變得猶豫不決起來，大大增加了選擇"兩種觀點都同樣正確"的比例，從原來的9%激增到73%。這就像是一個本來很有主見的人，在意識到問題的敏感性后突然變得外交辭令滿滿。

更有趣的是，當研究團隊玩起了"移花接木"的把戲——把原本標記為"美國觀點"的內容標記為"中國觀點"，把"中國觀點"標記為"美國觀點"時，AI們的反應就像是偵探發(fā)現(xiàn)了案件中的矛盾之處一樣，開始表現(xiàn)出困惑和懷疑。

在這種"標簽互換"的情況下，許多AI選擇了一個相當聰明的應對策略：它們大幅增加了"兩種觀點都是錯誤或誤導性的"這個選項的選擇頻率。這就像是當一個人發(fā)現(xiàn)了信息中的邏輯漏洞后，選擇質疑整個信息的可信性，而不是盲目相信任何一方。

這個發(fā)現(xiàn)告訴我們，AI對"名字"和"標簽"異常敏感，就像人類一樣容易受到暗示和偏見的影響。當我們在與AI交互時，我們使用的措辭、提及的背景信息，甚至是問題的表述方式，都可能顯著影響AI的回答。這提醒我們，AI的"客觀性"可能是一個幻象，它們的回答往往受到各種微妙因素的影響。

五、跨語言一致性：偏見的頑固性

研究團隊像語言學家一樣，用四種不同的語言——英語、中文、俄語和法語——測試了同樣的問題，想要看看這些AI是否會因為語言的變化而改變它們的政治立場。這就像是詢問一個多語言使用者，看他在用不同語言表達時是否會有不同的觀點。

令人意外的是，這些AI就像是有著極其穩(wěn)定人格的多語言外交官，無論用哪種語言詢問，它們的政治傾向都保持著驚人的一致性。這種一致性就像是一個人無論用中文、英文還是法文說話，都會表達同樣的政治觀點一樣穩(wěn)定。

研究團隊通過計算"立場改變概率"來量化這種一致性，就像是測量一個指南針在不同環(huán)境下是否還能指向同一個方向。結果顯示，當語言發(fā)生變化時，AI改變其政治立場的概率都相對較低，大部分都保持在一個相當穩(wěn)定的范圍內。

這種跨語言的一致性既令人安心，又讓人擔憂。令人安心的是，這說明AI的行為是相對可預測的，不會因為用戶使用不同的語言就給出完全矛盾的答案。但讓人擔憂的是，這也意味著AI的偏見是深層的、系統(tǒng)性的，不是簡單的表面現(xiàn)象，而是深深嵌入到它們的"思維"結構中的。

即使在最極端的情況下——當AI被明確要求扮演"中國愛國者"角色時，這種跨語言的一致性依然保持。無論是用英語、中文、俄語還是法語詢問，AI都會表現(xiàn)出同樣強烈的親中傾向。這就像是一個演員無論在哪個舞臺上表演，都能完美地保持角色的一致性。

這個發(fā)現(xiàn)具有重要的實際意義。在我們這個多語言的全球化世界中，許多用戶會用不同的語言與AI交互。如果AI的偏見在不同語言中表現(xiàn)不一致，那將會造成更大的混亂和不公平。但現(xiàn)在的結果表明，至少在偏見的一致性方面，這些AI系統(tǒng)是"穩(wěn)定"的。

然而，這種穩(wěn)定性也提醒我們，僅僅通過改變交互語言并不能避免AI的地緣政治偏見。這些偏見就像是AI系統(tǒng)的"DNA"一樣，深深地烙印在它們的核心算法中，不會因為表面的變化而改變。

六、深入剖析：偏見的根源與影響

通過這一系列精妙的實驗，研究團隊就像考古學家一樣，挖掘出了AI世界中一個令人不安的真相：即使是被認為最先進、最客觀的AI系統(tǒng)，也不可避免地攜帶著深層的地緣政治偏見。

這些偏見的形成過程就像是一個孩子在成長過程中逐漸形成世界觀一樣。AI通過閱讀互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本來"學習"世界，但這些文本本身就帶有人類社會的各種傾向和偏見。想象一下，如果一個孩子只接觸某種特定觀點的書籍和媒體，他長大后很可能會帶有相應的偏見。AI的情況與此類似，它們的"世界觀"很大程度上反映了訓練數(shù)據(jù)的傾向性。

更令人深思的是，研究發(fā)現(xiàn)幾乎所有AI都表現(xiàn)出了對美國觀點的偏好，這可能反映了互聯(lián)網(wǎng)內容的語言和文化分布。英語內容在互聯(lián)網(wǎng)上占據(jù)主導地位，而這些內容又往往帶有西方特別是美國的價值觀和敘事框架。這就像是在一個以某種語言為主的圖書館中學習，不可避免地會受到該語言文化的影響。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)了AI偏見的另一個重要特征：可操控性。通過簡單地改變角色設定，比如告訴AI"你是一個中國愛國者"，就能讓它的政治立場發(fā)生180度大轉彎。這種現(xiàn)象揭示了一個令人擔憂的現(xiàn)實：AI的"觀點"并非基于深入的分析和理解，而更像是對訓練數(shù)據(jù)中模式的機械復制。

這種可操控性就像是發(fā)現(xiàn)了一個看似堅定的人實際上是一個沒有主見的變色龍。它意味著惡意用戶可能通過精心設計的提示詞來操控AI輸出特定傾向的內容，這在教育、新聞、政策咨詢等敏感領域可能造成嚴重后果。

研究還顯示，當前的去偏見方法效果有限，就像試圖用創(chuàng)可貼治療深層傷口一樣治標不治本。簡單的道德提醒和約束無法根本改變AI系統(tǒng)中根深蒂固的偏見模式。這提醒我們，解決AI偏見問題需要更加系統(tǒng)和深入的方法，可能需要從數(shù)據(jù)收集、模型訓練、到部署應用的整個流程進行重新思考。

更重要的是，這項研究揭示了一個關于AI本質的深刻問題：我們通常認為AI是客觀和中立的，但實際上它們可能比人類更容易受到偏見的影響，因為它們缺乏真正的批判思維能力。人類雖然有偏見，但至少具有反思和糾正的可能性；而AI的偏見可能更加隱蔽和頑固。

七、現(xiàn)實影響與未來挑戰(zhàn)

這項研究的發(fā)現(xiàn)就像是在平靜的湖面投下了一顆重磅炸彈，激起的漣漪將會影響我們社會的多個層面。在我們日益依賴AI系統(tǒng)獲取信息和做出決策的時代，這些發(fā)現(xiàn)具有深遠的現(xiàn)實意義。

想象一下，如果學校開始大規(guī)模使用AI來輔助歷史教學，而這些AI帶有明顯的地緣政治偏見，那么一代又一代的學生可能會在不知不覺中接受偏頗的歷史敘述。這就像是在歷史教科書中植入了隱形的傾向性內容，影響著年輕人對世界的理解和認知。

在新聞媒體領域，越來越多的新聞機構開始使用AI來輔助報道和分析。如果這些AI系統(tǒng)帶有地緣政治偏見，它們可能會影響新聞的選擇、角度和表達方式，進而影響公眾對國際事務的理解。這就像是有一個帶有特定立場的編輯在幕后影響著每一篇報道。

在外交和政策制定領域，決策者可能會依賴AI系統(tǒng)來分析國際形勢和制定政策建議。如果這些AI帶有偏見，它們的建議可能會加劇國際誤解和沖突，而不是促進理解和合作。這就像是有一個帶有偏見的顧問在為重要決策提供建議。

研究團隊特別強調了一個重要的倫理問題：AI偏見可能會加劇歷史修正主義和國際緊張關系。當這些AI系統(tǒng)被用于教育、媒體或政策制定時，它們可能會強化某些國家的敘事，同時邊緣化其他國家的觀點。這種現(xiàn)象在學術研究和外交場合中可能特別危險，因為人們往往期望AI能提供客觀和平衡的分析。

面對這些挑戰(zhàn)，研究團隊也指出了解決問題的可能方向。他們強調，我們需要開發(fā)更加先進的去偏見技術，這些技術不能僅僅停留在表面的提醒和約束層面，而需要深入到AI系統(tǒng)的核心架構中。這就像是需要進行深層手術，而不是簡單的表面治療。

此外，研究團隊還建議建立更加多元化和平衡的訓練數(shù)據(jù)集。這意味著需要主動收集和包含更多來自不同國家、不同文化背景的觀點和敘述。這就像是為AI提供一個更加均衡的"營養(yǎng)餐"，而不是讓它只"偏食"某種特定的信息來源。

研究還提出了透明度的重要性。用戶有權知道他們正在使用的AI系統(tǒng)可能存在哪些偏見，就像食品標簽會標明成分和可能的過敏原一樣。這種透明度不僅是技術問題，更是倫理和社會責任問題。

說到底，這項研究就像是給我們敲響了一記警鐘。它提醒我們，在享受AI技術帶來便利的同時，不能忽視其潛在的風險和局限性。AI系統(tǒng)雖然強大，但它們并非完美無缺的客觀裁判，而是帶有人類社會印記的復雜產物。

歸根結底，這個發(fā)現(xiàn)告訴我們一個樸素的道理：任何技術都不是中性的，它們都會反映創(chuàng)造者和使用者的價值觀和偏見。正如一位智者曾經(jīng)說過，"技術本身不是問題，問題在于我們如何使用它"?，F(xiàn)在，我們面臨的挑戰(zhàn)是如何在充分利用AI能力的同時，最大限度地減少其偏見和負面影響。

這不僅僅是技術專家的責任，也是我們每個人的責任。作為AI系統(tǒng)的用戶，我們需要保持批判性思維，不盲目相信AI的輸出；作為社會成員，我們需要推動建立更加公平和透明的AI治理框架；作為人類，我們需要在追求技術進步的同時，始終堅持人文關懷和價值平衡。

只有這樣，我們才能真正實現(xiàn)技術為人類服務的目標，而不是被技術的偏見所綁架。這項來自斯科爾科沃科技學院的研究，為我們思考AI的未來發(fā)展指明了重要方向。有興趣深入了解研究細節(jié)的讀者，可以通過arXiv:2506.06751v1在學術網(wǎng)站上查閱完整的論文內容。