比人类更环保？ 大语言模型 中的环境态度

大语言模型 (LLM) 越来越多地用于与可持续发展相关的决策支持、报告和公共沟通，但很少有系统证据表明其产出中包含的环境态度。本文在 LLM 中开发了一个评估环境认知、情感和行为建议的基准，并将其应用于 31 个广泛使用的专有和开放权重模型。根据已建立的环境意识调查和其他与可持续性相关的行为措施中的问题，我们比较了 1) 模型之间以及 2) 模型与德国人类调查基准之间的 LLM 回答。我们评估它们在提示条件下的稳健性。我们发现，许多 LLM 比一般调查受访者更符合环保进步态度，表现出更高水平的环境影响和认知，并推荐与大幅潜在二氧化碳减排相关的行为。与此同时，我们观察到以可持续发展为导向的响应与模型起源、规模或发布背景之间没有系统关系。然而，模型表现出上下文敏感性，由基于角色的提示控制，并表现出反映用户指定意识形态立场的阿谀奉承的转变，这引起了人们对现实世界部署中的可操纵性和规范可靠性的担忧。我们的研究结果提供了一个可重复使用的评估框架，用于评估 LLM 中与可持续发展相关的价值一致性，并强调了随着人工智能系统越来越多地嵌入可持续发展转型和公共决策中，治理、透明度和关键监督的重要性。