一篇名为《大语言模型通过适应性探索发展出新的社会偏见》的最新研究论文指出，即使在没有任何内在差异的情况下，大语言模型也会自发地对虚构的人口群体产生社会偏见。 这一发现引发了 Hacker News 上的讨论。用户们指出，这种现象反映了模型海量训练语料库中固有的偏见——这一概念在文化和文学理论中早已被探讨。评论者强调，这些结果突显了人工智能在泛化能力方面存在的重大且尚未解决的挑战。一位贡献者将其与 2015 年一项关于 eBay 拍卖的研究进行了类比，该研究证明了现实世界中的人类偏见（如种族歧视）如何映射在如今算法系统中出现的模式。总体而言，此次讨论反映了一种日益增长的共识：偏见是机器学习中根深蒂固的问题，需要对人工智能模型如何学习并传播社会偏见进行更严谨的调查。