近日，特拉维夫大学迈克尔·吉列德教授与内盖夫本古里安大学盖尔·古特曼博士在《美国心理学家》期刊发表研究，揭示大型语言模型中潜藏的隐性偏见。团队通过生成数百个犹太裔与非犹太裔男性的虚构传记并隐去姓名交叉比对，发现AI对犹太裔姓名存在系统性刻板关联。模型自动赋予此类姓名更高智力、领导力与社会影响力，同时叠加冷酷与控制欲等负面特质。这种高能力与高支配欲结合的画像，与历史上反犹叙事高度吻合。研究人员要求模型将画像匹配至知名虚构角色，结果反复指向钢铁侠、绝命毒师等具极强独立性与道德复杂性的文化符号。研究指出，此类偏见源于训练数据中的历史文化投射，并非算法故意。即便经过常规对齐与去偏见处理，深层文化假设仍顽固留存。学者警告，随着AI深度介入教育、政务与决策领域，若不加干预，潜伏的刻板印象恐被算法放大，进而影响公众认知与社会公平。该成果为AI伦理治理提供了关键实证依据。