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PLURAL：首個跨國價值導向大語言模型偏好資料集
大型語言模型在全球廣泛使用，但過度反映西方價值，限制了其對多元文化的代表性。研究團隊基於 Integrated Values Survey（涵蓋 92 個國家）打造 PLURAL，透過兩階段生成流程，將調查回應轉換成約 50 萬筆合成偏好三元組，保留原始價值訊號且呈現真實情境。
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大型語言模型在全球廣泛使用，但過度反映西方價值，限制了其對多元文化的代表性。研究團隊基於 Integrated Values Survey（涵蓋 92 個國家）打造 PLURAL，透過兩階段生成流程，將調查回應轉換成約 50 萬筆合成偏好三元組，保留原始價值訊號且呈現真實情境。
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研究探討人們如何評估AI與人類行為的道德差異。實驗以修復列車情境比較修理工、修理機器人、由工程師編程的機器人與編程者本身。結果顯示，當機器人被標示為人類設計時，受測者傾向使用規則式道德判斷，對機器人與工程師的評價顯著不同，凸顯價值對齊的目標問題。