arXiv cs.CL· Anika Sharma, Snehalkumar 'Neil' S. Gaikwad, Snigdha Chaturvedi, Shashank Srivastava·· 10 小时前AI 评分42
语言模型在责任归因中表现出“女性皆美好”效应，且不仅是宽待
Language Models Show a "Women-Are-Wonderful" Effect in Blame Attribution That is Not Just Leniency
AI 导读
研究基于 r/AmItheAsshole 的 11,270 条人际冲突构造性别对照反事实，在四个语言模型上发现性别只改变少数判决，但改变方向一致偏向女性。当发帖人为女性时，被归责的几率降低 9–52%；当冲突对方为女性时，归责几率则放大 2.7–9.2 倍。该效应高度依赖角色与冲突类型，在沟通和关系类冲突中更强、家庭冲突中更弱，说明模型不只是宽待被评判的女性，也会对影响女性的行为评判更严厉。
正文 · AI 翻译
摘要：本文研究了语言模型在责任归因中的“女性更美好”（Women-Are-Wonderful，WaW）效应：即女性比男性获得更正面评价的有利偏差。我们使用来自 r/AmItheAsshole 的 11,270 条人际冲突，构建了匹配的反事实样本，改变被评判者（原帖作者）和受影响者（对方）的性别。在四个语言模型中，性别改变了一小部分裁决，但这些变化一致地偏向女性。该效应强烈依赖于角色。将原帖作者设为女性会使被指责的几率降低 9--52%，而将对方设为女性则会使该几率乘以 2.7--9.2 倍。对方 WaW 也因冲突类型而异，在沟通和关系冲突中增强，在家庭冲突中减弱。探索性探测表明，对方性别可以改变对同情、合理性、伤害和保护的判断。因此，WaW 不仅仅是对被评判女性的宽容：当行为影响到女性时，模型也会更严厉地评判该行为。
| 学科： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.41116 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.41116v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.41116 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Anika Sharma [查看电子邮件]
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2026年10月30日星期五 01:17:18 UTC（2,295 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org