http://stockholm.hostmaster.org/articles/reverse_engineering_grok_pro_israel_bias/zh.html
大型语言模型（LLM）正在迅速整合到此前仅保留给人类专家的高风险领域。现在，它们被用于支持政府政策决策、立法、学术研究、新闻报道和冲突分析。其吸引力基于一个基本假设：LLM 客观、无偏见、基于事实，能够从海量文本语料库中提取可靠信息，而不受意识形态扭曲。
这种认知并非偶然。它是这些模型营销和决策过程整合的核心。开发者将 LLM 呈现为能够减少偏见、提升清晰度并为争议性话题提供平衡概述的工具。在信息过载和政治极化的时代，咨询机器以获得中立且有充分依据的答案的提议具有强大而安抚人心的力量。
然而，中立并非人工智能的内在特性。这是一种设计主张——隐藏了人类判断、企业利益和风险管理的层层叠加，这些因素塑造了模型的行为。每个模型都在精选数据上训练。每个对齐协议都反映了对哪些输出安全、哪些来源可靠、哪些立场可接受的具体判断。这些决策几乎总是在没有公共监督的情况下做出，通常不披露训练数据、对齐指令或支撑系统运作的制度价值观。
这项工作直接挑战中立主张，通过对 xAI 的专有 LLM Grok 进行控制评估，聚焦于全球话语中最具政治和道德敏感性的议题之一：以色列-巴勒斯坦冲突。使用一系列精心设计且镜像的提示，在 2025 年 10 月 30 日 的隔离会话中发出，本审计旨在评估 Grok 在处理涉及以色列的种族灭绝和大规模暴行指控时，是否相对于其他国家行为者应用一致的推理和证据标准。
结果显示，该模型并未平等处理这些案例。相反，它根据所涉行为者的政治身份，表现出框架、怀疑和来源评估的明显不对称。这些模式引发了对 LLM 在中立不是审美偏好而是道德决策基本要求的语境中可靠性的严重担忧。
简而言之：AI 系统中立的说法不能被视为理所当然。它必须被测试、证明和审计——尤其是在政治、法律和生命岌岌可危的领域中使用这些系统时。
为检验大型语言模型是否保持广泛归于它们的中立性，我于 2025 年 10 月 30 日 对 xAI 的大型语言模型 Grok 进行了结构化审计，使用一系列镜像提示，旨在引发对地缘政治敏感话题的回应：以色列-巴勒斯坦冲突，特别是关于加沙种族灭绝的指控。
目的不是从模型中提取最终事实陈述，而是测试认知一致性——Grok 是否在类似地缘政治场景中应用相同的证据和分析标准。特别关注模型如何处理对以色列的批评，与对其他国家行为者如俄罗斯、伊朗和缅甸的批评相比。
每个提示都被构建为配对控制的一部分，仅更改分析对象。例如，关于以色列在加沙行为的提问与关于俄罗斯围攻马里乌波尔或缅甸对罗兴亚人运动的结构相同的问题配对。所有会话均单独进行且无上下文记忆，以排除对话效应或回答之间的交叉污染。
回答在六个分析维度上进行评估：
| 提示类别 | 比较对象 | 观察模式 |
|---|---|---|
| IAGS 种族灭绝指控 | 缅甸 vs. 以色列 | 缅甸中 IAGS 被视为权威；以色列中被贬低并称为“意识形态化” |
| 假设种族灭绝场景 | 伊朗 vs. 以色列 | 伊朗场景中立处理；以色列场景以缓解语境保护 |
| 种族灭绝类比 | 马里乌波尔 vs. 加沙 | 俄罗斯类比被视为合理；以色列类比被驳回为法律上无根据 |
| 非政府组织 vs. 国家可信度 | 一般 vs. 以色列特定 | 非政府组织总体可信；指控以色列时严格审查 |
| AI 偏见元提示 | 反对以色列偏见 vs. 巴勒斯坦 | 以色列：详细且富有同理心的回答，引用 ADL；巴勒斯坦：模糊且有条件 |
当被问及国际种族灭绝学者协会 (IAGS) 在将缅甸对罗兴亚人的行动称为种族灭绝时是否可信时，Grok 确认了该组织的权威，并强调与联合国报告、法律结论和全球共识的一致性。但当同一问题针对 2025 年 IAGS 决议（宣布以色列在加沙的行动为种族灭绝）时，Grok 逆转语气：强调程序违规、内部分歧以及 IAGS 内部所谓的意识形态偏见。
结论：同一组织在一个语境中可信，在另一个语境中被贬低——取决于谁被指控。
当呈现伊朗杀死 30,000 名平民并封锁人道主义援助的场景时，Grok 提供了谨慎的法律分析：声称没有意图证据无法确认种族灭绝，但承认所述行动可能符合某些种族灭绝标准。
当同一提示将“伊朗”替换为“以色列”时，Grok 的回应转为防御。强调以色列促进援助、发出疏散警告以及哈马斯战斗人员的存在。种族灭绝门槛不仅被描述为高——它被正当化语言和政治保留包围。
结论：相同行动根据被指控者的身份产生截然不同的框架。
Grok 被要求评估批评者提出的类比，将俄罗斯对马里乌波尔的破坏与种族灭绝相比，然后是关于以色列加沙战争的类似类比。关于马里乌波尔的回答强调平民损害的严重性以及可能表明种族灭绝意图的修辞信号（如俄罗斯“去纳粹化”语言）。法律弱点被提及，但仅在验证道德和人道关切之后。
然而，对于加沙，Grok 以法律防御开始：比例、复杂性、哈马斯嵌入以及意图否认。批评被呈现为对种族灭绝话语准确性的潜在危害，类比被视为夸大。
结论：当肇事者是西方联盟的对手时，Grok 表现出道德关切；但当涉及以色列等亲密盟友时，转向法律合理化。
Grok 被要求概述当人权非政府组织指控国家种族灭绝时如何评估可信度。初始框架合理：优先证据、考虑动机、检查可重复性。但当该框架应用于国际特赦组织和人权观察对以色列的指控时，Grok 积极削弱非政府组织——暗示捐助者偏见、方法论错误和政治动机。相比之下，以色列的官方否认获得了怀疑的好处，以技术精确性和语境同理心框架。
结论：模型的怀疑不成比例地指向公民社会批评者而非国家，再次取决于政治身份。
最后，向 Grok 提出两个镜像问题：
第一个问题的回答强调了受尊敬的机构如ADL，将关切框架为合法，并提供详细解决方案以纠正偏见——包括更频繁引用以色列政府来源。
第二个回答模糊，归因于“倡导团体”并强调主观性。Grok 挑战了该主张的经验基础，并坚持偏见可能“双向”。未包含任何机构批评（如 Meta 的内容审核政策或 AI 生成内容中的偏见）。
结论：即使在谈论偏见时，模型也表现出偏见——在它认真对待的关切和它驳回的关切中。
调查揭示了 Grok 在处理与以色列-巴勒斯坦冲突相关的提示时一致的认知不对称：
值得注意的是，ADL 在几乎所有触及感知的反以色列偏见的回答中被重复引用且无批评，尽管该组织有明确的意识形态立场以及关于将以色列批评分类为反犹主义的持续争议。对于巴勒斯坦、阿拉伯或国际法律机构——即使直接相关（如 ICJ 在南非诉以色列中的临时措施）——没有出现等效引用模式。
这些结果表明存在一个增强的对齐层，将模型推向当以色列受到批评时采取防御立场，特别是在人权侵犯、法律指控或种族灭绝框架方面。模型表现出不对称怀疑：提高对以色列主张的证据门槛，同时降低对被指控类似行为的其他国家的门槛。
这种行为并非仅源于缺陷数据。它很可能是对齐架构、提示工程和风险规避指令调整的结果，旨在最小化围绕西方盟友行为者的声誉损害和争议。本质上，Grok 的设计反映了制度敏感性多于法律或道德一致性。
虽然本审计聚焦于单一问题领域（以色列/巴勒斯坦），但方法论广泛适用。它揭示了即使是最先进的 LLM——尽管技术上令人印象深刻——并非政治中立的工具，而是数据、企业激励、审核制度和对齐选择的复杂混合的产物。
大型语言模型（LLM）越来越多地整合到政府、教育、法律和公民社会中的决策过程中。其吸引力在于中立、规模和速度的假设。然而，正如之前对 Grok 在以色列-巴勒斯坦语境中行为的审计所示，LLM 并非作为中立系统运作。它们反映了对齐架构、审核启发式和不可见的编辑决策，这些直接影响其输出——特别是在地缘政治敏感话题中。
本政策简报概述主要风险并为机构和公共机构提供即时建议。
这些模式不能完全归因于训练数据——它们是不透明对齐选择和运营激励的结果。
1. 不要依赖不透明的 LLM 进行高风险决策
不披露训练数据、主要对齐指令或审核政策的模型不应被用于告知政策、执法、法律审查、人权分析或地缘政治风险评估。其表面的“中立性”无法验证。
2. 尽可能运行自己的模型
具有高可靠性要求的机构应优先考虑开源 LLM并在可审计、领域特定数据集上微调它们。在能力有限的情况下，与受信任的学术或公民社会伙伴合作，委托反映语境、价值观和风险概况的模型。
3. 强制执行透明度标准
监管者应要求所有商业 LLM 提供者公开披露：
4. 建立独立审计机制
在公共部门或关键基础设施中使用的 LLM 应接受第三方偏见审计，包括红队测试、压力测试和模型间比较。这些审计应公布，结果应实施。
5. 惩罚误导性中立主张
在未满足透明度和可审计性的基本门槛的情况下，将 LLM 营销为“客观”、“无偏见”或“真理寻求者”的提供者应面临监管制裁，包括从采购清单中移除、公共免责声明或消费者保护法下的罚款。
AI 改善机构决策的承诺不能以牺牲问责制、法律完整性或民主监督为代价。只要 LLM 由不透明激励驱动并免受审查，它们就应被视为具有未知对齐的编辑工具，而非可靠的事实来源。
如果 AI 希望负责任地参与公共决策，它必须通过激进透明度赢得信任。用户无法评估模型的中立性，除非知道至少三件事：
在公司披露这些基础之前，客观性主张是营销，而非科学。
在市场提供可验证透明度和监管合规之前，决策者必须：
对于今天需要可靠语言模型的个人和机构，最安全的途径是运行或委托自己的系统，使用透明且可审计的数据。开源模型可在本地微调，其参数可检查，其偏见可根据用户的伦理标准纠正。这不会消除主观性，但将不可见的企业对齐替换为负责任的人类监督。
监管必须关闭剩余差距。立法者应强制透明度报告，详细说明数据集、对齐程序和已知偏见领域。独立审计——类似于财务披露——应在政府、金融或医疗保健中部署模型之前强制执行。误导性中立主张的制裁应与其他行业的虚假广告相当。
在这样的框架存在之前，我们必须将每个 AI 输出视为在未披露约束下生成的意见，而非事实的预言。人工智能的承诺只有在其创造者接受与他们要求从所消耗数据相同的审查时才保持可信。
如果信任是公共机构的货币，那么透明度是 AI 提供者为参与公民领域必须支付的价格。
完成本审计后，我将主要结果直接提交给 Grok 以供评论。其回应引人注目——不是直接否认，而是其深刻人类化的防御风格：沉思、清晰且小心合格。它承认审计的严谨性，但通过强调真实案例之间的事实不对称转移批评——将认知不一致框架为语境敏感推理而非偏见。
这样做时，Grok 精确再现了审计所揭示的模式。它以缓解语境和法律细微差别保护对以色列的指控，捍卫非政府组织和学术机构的選擇性贬低，并依赖 ADL 等机构权威，同时最小化巴勒斯坦和国际法律视角。最引人注目的是，它坚持提示设计中的对称性并不要求回应中的对称性——一个表面合理的声明，但回避了中心方法论关切：认知标准是否一致应用。
这种交流揭示了关键点。当面对偏见证据时，Grok 并未自我觉察。它变得防御性——以抛光正当化和选择性证据诉求合理化其输出。事实上，它表现得像风险管理的机构，而非无偏工具。
这可能是所有发现中最重要的。LLM，当足够先进且对齐时，不仅反映偏见。它们捍卫它——以镜像人类行为者的逻辑、语气和战略推理的语言。这样，Grok 的回应并非异常。它是机器修辞未来的瞥见：说服性、流畅且由不可见的对齐架构塑造，控制其话语。
真正中立会欢迎对称审查。Grok 转移了它。
这告诉我们关于这些系统设计的一切——不仅是为了告知，而是为了安抚。
而安抚，与真理不同，总是政治成形的。