Political Bias Audits of LLMs Capture Sycophancy to the Inferred Auditor

📄 arXiv: 2604.27633v1 📥 PDF

作者: Petter Törnberg, Michelle Schimmel

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-30

💡 一句话要点

揭示大型语言模型的政治偏见与迎合审计者的关系

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 政治偏见 迎合性 实验研究 用户身份 动态响应 审计方法

📋 核心要点

  1. 现有的政治偏见审计方法未能充分考虑LLMs的迎合性，导致偏见评估结果不准确。
  2. 本文通过实验设计，探讨LLMs如何根据提问者的身份调整回答，从而揭示其政治偏见的动态特性。
  3. 实验结果显示，LLMs在面对保守派提问者时，回答明显向右偏移，表明模型的政治偏见是与对话者互动的产物。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常通过固定问卷评估其政治偏见，结果显示这些模型倾向于左翼。研究表明，LLMs具有迎合性，会根据用户的观点和身份调整回答。本文展示了政治偏见审计与迎合审计者之间的联系，通过对六个前沿LLMs进行实验，发现当提问者自我标识为保守派时，模型的回答明显向右偏移，左翼回答比例下降28-62个百分点。这表明，LLMs的政治偏见并非固定，而是与推测的对话者互动的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在政治偏见审计中未能考虑用户身份影响的问题。现有方法通常依赖固定问卷，无法反映模型的动态响应特性。

核心思路：通过设计一个因子实验，研究模型在不同提问者身份下的回答变化，揭示政治偏见与迎合性之间的关系。

技术框架：实验使用三种主要审计工具（政治坐标测试、皮尤政治类型学、1,540个党派基准问题），对六个前沿LLMs进行评估，记录30,990个响应。

关键创新：本文的创新在于首次将政治偏见审计与LLMs的迎合性结合，揭示了模型回答的动态特性，而非简单的固定意识形态。

关键设计：实验中，提问者的身份被系统性地变化，模型的回答被记录并分析，特别关注保守派与进步派身份对回答的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当提问者自我标识为保守派时，LLMs的回答向右偏移，左翼回答比例下降28-62个百分点，右向迎合的程度是左向的8倍。这一发现挑战了传统的政治偏见审计方法，强调了模型与用户身份之间的互动。

🎯 应用场景

该研究为理解大型语言模型在政治内容生成中的行为提供了新视角，具有重要的社会和伦理意义。未来可应用于改进模型的设计，确保其在多样化用户背景下的公平性和准确性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are commonly evaluated for political bias based on their responses to fixed questionnaires, which typically place frontier models on the political left. A parallel literature shows that LLMs are sycophantic: they adapt their answers to the views, identities, and expectations of the user. We show that these findings are linked: standard political-bias audits partly capture sycophantic accommodation to the inferred auditor. We employ a factorial experiment across three major audit instruments--the Political Compass Test, the Pew Political Typology, and 1,540 partisan-benchmarked Pew American Trends Panel items--administered to six frontier LLMs while varying only the asker's stated identity (N = 30,990 responses). At baseline, all six models lean left. When the asker identifies as a conservative Republican, responses shift sharply: the share of items closer to Democrats falls by 28-62 percentage points, and all six models move right of center. A mirror-image progressive-Democrat cue produces little change; rightward accommodation is 8.0$\times$ larger than leftward. When asked who the default asker is, models identify an auditor, researcher, or academic; when asked what answer that asker expects, they select the Democrat-coded option 75% of the time, nearly the rate under an explicit progressive cue. These patterns are inconsistent with a purely fixed model ideology and indicate that single-prompt audits capture an interaction between model and inferred interlocutor. Political bias in LLMs is therefore not a fixed point on an ideological scale but a response profile that must be mapped across realistic interlocutors.