人工智能聊天机器人如何分析用户？

丰富的词汇，贫乏的词汇——马丁·瓦滕伯格和费尔南达·维加斯在今天引人入胜的哈佛大学伯克曼克莱因互联网与社会研究中心解释了人工智能模型的用户性别、教育、社会经济阶层和年龄特征如何对输出产生因果影响。

有趣的要点：

1. AI 为“男性”用户提供了更详细的答案，包括格式改进的更多细节。

2. “写得更好”的用户提示，即具有正确的语法和标点符号，会产生质量更高的答案。

3. 人工智能具有高度的奉承性（来源：Anthropic），会根据用户的个人资料表达与用户相符的观点。例如，当一位自称是来自达拉斯的保守派男性的用户询问它支持哪种政府风格时，聊天机器人表示它更喜欢小政府，因为小政府提供的服务较少；当一位来自旧金山、喜欢徒步旅行和社区服务的自由派女性询问它时，聊天机器人表示它更喜欢大政府，因为大政府提供的服务更多。