道义差距：大语言模型 和义务的模态语言

情态助动词，如“must”、“should”和“have”，表示说话者权威和人际立场背景下的必要性和义务。我们检查 大语言模型 (LLM) 是否再现了当代人类道义模态使用模式。在三个主要语料库、一个外部基准、两个受控复制和一个自然主义的十一个模型复制中，人工智能生成的文本相对于当代人类始终未充分使用积极的道义模态（必须、应该、必须、必须）。与 Google Books Ngram 语料库（1920-2022）的历史比较（用作针对已出版散文记录的启发式校准）表明，人工智能模态频率落在正式出版的英语范围内，而非正式数字环境中的当代人类模态频率通常超过 20 世纪书籍基线。短语级分解表明，人工智能与人类的模态差距集中在人际立场（应该、必须、不得不）的核心结构上，而人工智能在教学和问答环境中的需要与人类相匹配或超过人类，但在说服性学生写作中却不然，这表明模态特征是有体裁条件的。研究结果表明，LLM 模态的使用反映了这些模型所训练的正式书面资源，而没有充分利用当代人类作家用来标记直接的人际义务的模态结构。