安全倫理
審計 AI 緊急警察調度系統的人口統計偏差：11 個大型語言模型的跨語言評估
Auditing demographic bias in AI-based emergency police dispatch: a cross-lingual evaluation of eleven large language models
arXiv cs.CL · 2026-05-05
摘要
研究人員對 11 個前沿 LLM 進行跨語言審計，將警察優先調度系統建模為五級有序分類任務，測試了 19,800 個模型輸出在不同人口統計特徵（宗教外觀、性別、種族）下的公平性表現。結果顯示當事件嚴重程度不明確時，LLM 會系統性地表現出人口統計偏差，但當通話內容清楚指示操作優先級時偏差會大幅消減，不同人口統計軸向的偏差幅度存在顯著差異。
●開發者：需要在部署 LLM 於高風險公共安全系統前進行嚴格的公平性審計
●投資人：警務科技與公共安全 AI 應用須建立偏差檢測機制，關乎產品責任與法律風險
●一般用戶：緊急服務調度系統若存在隱性偏差可能影響應急回應公平性，應提高警覺
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