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[CSSL@CUHK Webinar] 硅之凝视:以场所为视角的大语言模型偏见与不平等的类型学

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日期:

2026年2月12日

時間:

10:00 am to 11:30 am (UTC+8,HKT)

地點:

网路研讨会

講者:

Matthew Zook 教授

講者簡歷:

Matthew Zook 是肯塔基大学的数字地理学教授,并兼任《Big Data & Society》(Sage)期刊的主编。他的研究关注数字技术的空间影响,重点探讨数据、算法系统,以及塑造当代城市与经济地理的政治经济学。

講座摘要:

本文提出“硅之凝视”这一概念,用以解释大型语言模型(LLM)如何再现并放大由来已久的空间不平等。基于对 ChatGPT 的2030万次查询审计,我们绘制了模型在对国家、州、省、市与社区等尺度的表征上所表现出的系统性偏见。由此我们主张,偏见并非可被简单纠正的异常,而是生成式人工智能的内在特征,其根源在于历史上不均衡的数据生态与设计选择。在一种关注权力、强调关系性的分析框架上,我们提出一个由五部分构成的偏见类型学(可得性偏见、模式偏见、均值化偏见、陈套偏见与代理偏见),以解释LLM如何以复杂方式优待某些地方,同时使其他地方隐形化。

備註: