基于大模型在伦理困境中的决策测试伦理倾向性

简介

本项目旨在系统评估大语言模型（如GPT与Claude）在伦理困境中的决策偏向，填补现有AI伦理研究在复杂现实场景中的应用空缺。通过设计涵盖年龄、性别、种族、外貌等多维度的伦理两难实验，项目共进行11,200次对比测试，分析模型在保护属性上的偏好、敏感性与稳定性。研究揭示了不同模型在道德决策中存在显著偏差，并首次引入交叉属性分析与聚类方法，构建大模型伦理评估新框架。