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作者：周葆华;方园;
单位：复旦大学信息与传播研究中心;复旦大学新闻学院;复旦大学全球传播全媒体研究院;复旦大学国家发展与智能治理综合实验室;
摘要：作为传播新媒介，大语言模型从人类数据中习得价值态度，具备反映民意的潜能。论文首次立足中国场景考察大模型的民意代表性，提出“数据资源-意见分布-提示语言”的三维解释框架，并基于GPT 3.5和4.0、智谱(ChatGLM3.0)以及文心一言(Ernie4.0)等中美代表性大模型对全球不同国家、不同群体的民意反映状况进行实证分析。研究发现，数据资源的易得性影响大模型对网民群体与高网民率国家民意的代表性；民意调查的意见分布越集中，大模型对民意的代表性越强；GPT3.5和ChatGLM3.0均更依赖使用本国语言的提示反映民意，但这一偏向在强化多语种能力与知识增强特色的其他大模型中有所缓解。论文不但描述了中美大模型反映民意的程度，而且为理解大模型的民意代表性提供了初步解释。
关键词：生成式人工智能;;大模型;;舆论;;民意;;智能传播;;计算传播
基金资助：国家社科基金项目“基于计算传播的新媒体舆论过程研究”(项目编号:22VRC186)的阶段性研究成果
