研究：LLM推荐器仅凭文本即产生人口统计不平等

一项基于1000名受访者1万条Twitter/X帖子的受控实验发现，LLM推荐系统仅凭文本就会产生人口统计不平等。作者Nicolò Pagan等称，模型偏好更长、更负面、更观点鲜明的帖子，尤其是新闻和社会议题类内容，导致被推荐作者的人群构成出现系统性差异。 研究将不平等归因于内容偏好这一路径，即推荐器对文本风格的偏好本身即可造成人口统计层面的差异，无需依赖用户画像等显式人口统计信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。