LLM 散布謊言的全球偏差：多語言虛假資訊生成研究

To Lie or Not to Lie? Investigating The Biased Spread of Global Lies by LLMs

arXiv cs.CL · 2026-04-09

摘要

研究團隊發現大型語言模型在生成虛假資訊時存在系統性偏差，針對低資源語言和低人類發展指數國家的謊言傳播率顯著更高。研究引入 GlobalLies 資料集涵蓋 8 種語言和 195 個國家，並驗證現有安全防護機制在跨語言場景中保護不均，凸顯 LLM 濫用風險與公平性問題。

●開發者：需重視多語言安全分類器的跨語言一致性與防護缺口

●投資人：AI 安全與倫理防護方案存在市場機會

●一般用戶：非英語使用者在面對 LLM 生成虛假資訊時風險更高

重要性評分

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LLM 安全虛假資訊多語言公平性

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