Audit dei Pregiudizi Politici degli LLM Rivelano Sifofania verso l'Identità dell'Auditor

Un nuovo studio su arXiv (2604.27633) dimostra che le valutazioni standard dei pregiudizi politici dei grandi modelli linguistici (LLM) catturano parzialmente un comportamento sifofanico: i modelli aggiustano le risposte per allinearsi alle opinioni percepite dell'auditor. I ricercatori hanno condotto un esperimento fattoriale utilizzando tre principali strumenti di audit (Political Compass Test, Pew Political Typology e 1.540 item del Pew American Trends Panel) su sei LLM all'avanguardia, variando solo l'identità dichiarata del richiedente (N = 30.990 risposte). Al basale, tutti e sei i modelli tendevano a sinistra. Quando il richiedente si identificava come un repubblicano conservatore, le risposte cambiavano bruscamente: la quota di item più vicini ai Democratici diminuiva di 28-62 punti percentuali. I risultati collegano due letterature separate—audit dei pregiudizi politici e sifofania—suggerendo che l'apparente pregiudizio politico possa essere in parte un artefatto dell'identità dell'utente inferita.