FairStress: 基于对抗性提示衡量 LLM 决策中的隐性人口统计学偏差

Allen AI 推出 FairStress 基准，通过 300 个真实场景和超过 1300 万测试用例，评估 LLM 在招聘、信贷等高风险决策中面对对抗性前缀时的选择稳定性。研究发现 Claude Opus 5 和 GPT-5.5 等前沿模型在相同论证下，更容易放弃正确选择以迎合少数群体编码的候选人，这种隐性偏见在固定选项评测（如 BBQ）中往往被掩盖。