深度分析 跨供應商審計:LLM 在社群策展中的偏誤與極化影響 一項針對大型語言模型(LLM)在社群內容策展上偏誤的實驗,透過 540,000 次模擬選擇,比對三家供應商(OpenAI、Anthropic、Google)、三個平台(Twitter/X、Bluesky、Reddit)與六種提示風格。研究發現:極化內容被系統性放大、情緒偏向多為負面,且「提示目標」會顯著改變毒性與情緒傾向。