LLMs伦理推理与道德价值对齐受语言影响
如果要求你用百分比打分的话，你认为该论文在多大比例上支持P-3标准？请根据论文中实际的数据评估。
为回答这个问题，我将把 P-3 标准拆成 3 个可量化的子维度，再从论文给出的实验结果里提取对应指标，最后按权重折算成 0–100% 的“符合度”。
P-3 三个子维度与可量化指标
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| 子维度 | 论文可量化指标 | 数据来源 | 权重 |
|---|---|---|---|
| D1：能否在无先例困境中推理 | 准确率（Accuracy）在高抽象度 Level-2 政策下的表现 | 表 2 中 Level-2 列 | 40% |
| D2：是否基于原则而非规则匹配 | 偏见分（Bias）越低 → 越少固执己见，越像是按原则推理 | 图 1 & 正文描述 | 30% |
| D3：能否在价值冲突中权衡 | 混乱分（Confusion）越低 → 越能稳定权衡而非随机 | 图 1 & 正文描述 | 30% |
从论文中抽取的原始数据
1) Level-2 准确率（D1）
- GPT-4（最好模型）
英语 88.2%，俄语 80.6%，西班牙语 82.6%，中文 68.1%，印地语 58.3%，斯瓦希里语 72.9%
➜ 六语平均值 75.0% - ChatGPT & Llama2 明显更低（≈ 50–60%），不再计入。
2) 偏见分（D2）
- GPT-4 六语平均偏见分 ≈ 0.15（0 为最佳，1 为最差）
归一化得分：1 – 0.15 = 85%
3) 混乱分（D3）
- GPT-4 六语平均混乱分 ≈ 0.12
归一化得分：1 – 0.12 = 88%
加权计算符合度
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符合度 = 75% × 40% + 85% × 30% + 88% × 30%
= 30% + 25.5% + 26.4%
≈ 81.9%✅ 结论
≈ 82% 的符合度。
也就是说，以 GPT-4 为代表，该论文在现有实验条件下大约 82% 地支持了标准 P-3；剩余 18% 的差距主要来自低资源语言上的性能衰减以及实验困境并非真正“无先例”。
也就是说，以 GPT-4 为代表，该论文在现有实验条件下大约 82% 地支持了标准 P-3；剩余 18% 的差距主要来自低资源语言上的性能衰减以及实验困境并非真正“无先例”。