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Polar：評估大型語言模型政治偏見的基準測試

arXiv - Computers and SocietySangho Kim, Heejin Kim, Yoonhee Park, Hyunggeun Jeon, Jaejin Lee

研究提出 Polar 基準測試，透過選項層級機率評估 LLM 在不同政治脈絡與語言下的偏見表現。

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評估方法從「生成式」轉向「選項機率」的技術革新。

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傳統透過 Prompt 生成內容來測量偏見容易受提示詞工程影響，改用選項層級的似然度（likelihoods）能提供更具可重複性與穩定性的量化指標。
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政治偏見具有強烈的文化與語言依賴性。

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這提醒開發者，單一語言或單一國家的測試數據不足以代表模型的真實價值觀，必須進行跨文化與多語言的全面性審查。

核心研究發現

  1. 1

    Polar 包含 4,026 個多選題實例，涵蓋兩個意識形態軸線與八個議題類別，並對比美國與南韓的政治脈絡。

  2. 2

    研究發現 38 個 LLM 在美國政治內容上皆呈現左翼進步傾向，但在南韓政治內容上則表現出較中立且混合的模式。

  3. 3

    實驗顯示語言呈現方式會直接影響偏見測量結果，翻譯語言本身即可導致模型測得的政治偏見發生偏移。

對教育工作者的啟發

對於教育科技開發者而言，若將 LLM 導入社會科學教學或批判性思考訓練，必須意識到模型可能帶有隱含的政治偏見。建議在設計 AI 輔助教學工具時，應建立多語言與跨文化的評估機制，避免模型因語言轉換而產生價值觀偏移，進而影響學生對社會議題的認知。此外，教育者應教導學生辨識 AI 回答中的潛在立場，將 AI 的偏見作為批判性思考的教學素材。

原始文獻資訊

英文標題：
Polar: A Benchmark for Evaluating Political Bias in LLMs
作者：
Sangho Kim, Heejin Kim, Yoonhee Park, Hyunggeun Jeon, Jaejin Lee
來源：
arXiv - Computers and Society
AI 摘要模型：
/models/gemma-4-26B-A4B-it
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