大型语言模型和人类都存在偏见：一个TTS语音吸引力排名实验
2025-03-10
作者去年用大型语言模型对Hacker News用户进行排名，发现模型存在偏见，总是倾向于选择提示中先出现的用户。今年，作者进行了一个新的实验，让人类评价TTS语音的吸引力，结果发现人类也存在偏见，倾向于选择屏幕右侧的语音。这印证了作者之前的发现，并强调了在使用AI和人类进行排名时，需要考虑样本量和随机化等因素以减少偏见。
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作者去年用大型语言模型对Hacker News用户进行排名，发现模型存在偏见，总是倾向于选择提示中先出现的用户。今年，作者进行了一个新的实验，让人类评价TTS语音的吸引力，结果发现人类也存在偏见，倾向于选择屏幕右侧的语音。这印证了作者之前的发现，并强调了在使用AI和人类进行排名时，需要考虑样本量和随机化等因素以减少偏见。
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作者探讨了现代社会对复杂性理解的缺失。随着自动化和信息时代的到来，人们对复杂系统的直接接触减少，导致对诸如农业、制造业等领域的复杂性缺乏尊重。这种缺乏敬畏感，不仅体现在日常生活中对复杂问题的简单化处理上，也影响了教育体系和对未来的展望。作者认为，承认“我不知道”是一种可贵的品质，而对复杂性的尊重，才是真正令人敬佩的。
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本文探讨了代码重写的利弊。作者以Netscape的失败案例为例，指出重写并非总是最佳方案。与其进行大规模重写，不如保持理想主义，想象一个完美的解决方案（挥动魔法棒），然后逐步迭代改进现有代码。通过区分必要复杂性和偶然复杂性，确定改进方向，并持续反思“如果我能挥动魔法棒，我希望它是什么样子”，最终达到理想状态。
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