極化放大

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。