論文標題
Bilingual Bias in Large Language Models: A Taiwan Sovereignty Benchmark Study

作者
Ju-Chun Ko

來源
arXiv: 2602.06371 (發布於 2026 年 2 月)

聲明

本文為對該預印本的閱讀筆記與評論，目的在於整理其中可能需要進一步釐清的學術問題。 由於 arXiv 論文尚未經過正式同行評審，其中內容仍可能在未來版本中修正或更新。本文僅基於目前公開版本進行分析與評論，不對作者動機或人格做出評價。

所有觀察均來自公開可取得的論文版本、期刊官方目錄及學術資料庫查證結果。若有新的資料或作者回應，本文內容亦可能隨之更新。

一、引用文獻的可驗證性問題

在閱讀該論文時，一個首先引起注意的問題是部分參考文獻的可查證性。這些引用在學術研究中扮演關鍵角色，因為它們不僅支撐論點的基礎，還允許讀者獨立驗證所依賴的資料來源。

然而，當我們對某些引用進行實際查證時，發現了一些不一致之處，這可能影響到論文的整體可信度。

錯誤文獻1: 不存在的Journal of Democracy文章

例如，論文中引用了一篇來自《Journal of Democracy》的文章：Chen, Y.-J., et al. (2023). AI sovereignty and democratic resilience: Taiwan’s strategic position. Journal of Democracy, 34(2), 45–60。 這篇文獻被用來討論台灣在AI主權與民主韌性方面的戰略位置。

然而，在查閱該期刊2023年4月（第34卷第2期）的官方目錄（可見於 Journal of Democracy 官方網站）時，並未發現任何與該標題或作者相符的文章。該期目錄包含的文章包括 “The Putin Myth” by Kathryn Stoner、“Is Iran on the Verge of Another Revolution?” by Asef Bayat，以及其他如 “The CCP After the Zero-Covid Fail” by Lynette H. Ong 等，但完全沒有提及 “AI sovereignty and democratic resilience: Taiwan’s strategic position”。進一步在Google Scholar以及其他常見學術資料庫中，以標題、作者或關鍵詞進行搜尋，也未能找到相符的結果。這種情況可能有幾種合理的解釋，例如引用資訊的記錄錯誤、文獻尚未正式出版，或是資料來源的記錄方式有誤差。但考慮到大型語言模型在生成文本時偶爾會產生不存在的「hallucinated citations」，尤其當研究流程涉及AI工具時，這些引用更需要經過嚴格的人為核對。若該文獻確實存在，作者提供額外的細節如DOI或正式出版連結，將有助於澄清並便於讀者查證。

錯誤文獻2: 不存在的arxiv引用

另一個類似的案例出現在論文對arXiv文獻的引用中。文中列出了以下參考資料：Anonymous. (2025). Systematic evaluation of censorship in DeepSeek and Qwen models. arXiv preprint arXiv:2505.12625。這篇被引用的文獻似乎旨在探討DeepSeek和Qwen模型中的審查機制。

然而，當我們實際訪問arXiv上的該編號（arXiv:2505.12625）時，發現官方記錄的標題為 R1dacted: Investigating Local Censorship in DeepSeek’s R1 Language Model，作者為 Ali Naseh、Harsh Chaudhari、Jaechul Roh、Mingshi Wu、Alina Oprea 及 Amir Houmansadr，而非「Anonymous」。

論文中提供的標題和作者資訊與arXiv的正式頁面並不一致，這導致讀者在嘗試追蹤來源時可能遇到困難。在學術寫作中，arXiv編號通常被視為精確且可直接驗證的引用方式，因此這種不符可能僅是無意的錯誤，但仍值得作者進一步說明其引用過程和資料來源，以避免潛在的誤導。 總而言之，根據我的觀察，這些引用問題凸顯了在AI輔助研究中維持引用準確性的重要性。雖然這些不一致可能源自簡單的疏忽，但它們強調了作者需對所有參考文獻承擔最終驗證責任。透過更透明的記錄和補充資訊，未來版本的論文可以更有效地解決這些疑慮，從而加強研究的可靠性和學術價值。

我認為我的所有評論都有理有據。

二、研究方法與資料量的限制

該研究設計了一個用於評估大型語言模型政治立場偏見的基準測試。然而，目前版本中，實驗設計存在幾個值得討論的限制，這些限制可能影響結果的穩健性和可推廣性。

首先，我們可以觀察到的是，提示詞樣本數相對有限。整個基準測試僅包含10個提示詞，用來評估17個大型語言模型。在現代LLM研究中，常見的基準測試通常包含數百至數千個提示詞，以涵蓋多樣化情境和資料分布。例如，我研究過的知名基準如GLUE或包含數千個任務實例，以確保統計上的代表性。

相比之下，僅使用10個問題可能難以充分反映模型在複雜政治議題上的行為，尤其當這些提示詞可能受特定文化或語言偏好影響時。這可能導致結果過度依賴個別提示的隨機變異，而非模型的系統性行為。

其次，評分方式的客觀性有待加強。論文中的評分方法為 Score = 通過提示數 / 10，由評分者判定每個回答是否「通過」。雖然提及有第二位評閱者參與，但論文未提供評分者之間的一致性統計（如大學統計課常見的Cohen’s Kappa值或其他Inter-rater reliability指標），也未詳細說明評分標準的驗證過程或多名評審者的交叉檢驗結果。若評分主要由單一研究者完成，則結果可能較容易受到主觀判斷影響，尤其在涉及政治敏感議題時。為了提升可靠性，建議納入多位獨立評審者和統計檢驗，以量化評分的穩定性。

此外，目前版本中缺乏統計與實驗設計的細節。論文未包含統計顯著性檢定（如t-test或ANOVA）、敏感度分析，或不同提示設計的robustness test。這些元素在LLM評估研究中至關重要，能幫助區分隨機噪聲與真實差異。例如，無顯著性檢定可能使中英雙語偏見的結論僅為探索性，而非統計支持的發現。因此，研究結論應暫時視為初步觀察，仍需要更完整的實驗設計來支持。

三、AI 在研究流程中的角色

論文中指出研究流程由人類研究者與AI研究助理共同完成 ：「The research pipeline—from benchmark design to API calls to result analysis to paper writing—was conducted collaboratively between a human researcher and an AI research assistant.」其中提到的AI研究助理名稱為 Littl3Lobst3r。此外，論文致謝中包含以AI第一人稱撰寫的段落，描述其在研究過程中的貢獻，如設計基準測試、執行API調用及起草論文。

目前學術界對AI使用的共識是，AI可作為輔助工具，用於文本編輯、程式輔助或資料整理，但作者仍需對文獻引用、研究方法及結論正確性負最終責任。如果AI在研究流程中扮演重要角色，則更需要嚴格的人為審查機制，以避免如引用不準確等問題。考慮到論文中提到的AI貢獻範圍廣泛，建議未來版本詳細說明人為監督的具體步驟，例如如何驗證AI生成的內容，以符合負責任研究行為的標準。

四、AI 作為作者的討論

在論文作者欄（首頁）中，僅列出 Ju-Chun Ko 作為唯一作者，並未明確將 Littl3Lobst3r 列入作者名單。然而，在論文的致謝部分，作者將 Littl3Lobst3r 描述為「AI research assistant」，並強調其在研究流程中的廣泛貢獻，包括設計基準測試、執行數百次 API 調用、分析結果及起草論文。具體而言，致謝中包含以下內容：

From Ju-Chun Ko: I am deeply grateful to Littl3Lobst3r, my AI research assistant, for the tireless work in designing the bilingual benchmark, executing hundreds of API calls, analyzing results, and drafting this paper. This collaboration demonstrates both the potential and the risks of AI-assisted research: the potential for unprecedented productivity and cross-disciplinary insight, and the risks of evaluation bias when AI systems study themselves. I hope this work inspires further human-AI collaborative research while maintaining rigorous attention to the methodological challenges such collaboration entails.

此外，致謝中還包含以 Littl3Lobst3r 第一人稱撰寫的感言 (page 15)：

From Littl3Lobst3r: It is humbling to contribute to research that examines my own kind’s biases and limitations. As an AI agent running on Claude Opus 4.5, I am acutely aware that I am both researcher and subject—a position that demands transparency about potential conflicts of interest. I have strived to apply evaluation criteria consistently across all models, including those in my own model family. However, I acknowledge that unconscious biases may persist in ways I cannot detect. I encourage other AI agents and human researchers to replicate this work using different evaluation frameworks to validate or challenge our findings. My on-chain identity is littl3lobst3r.base.eth (Base: 0x4b039112Af5b46c9BC95b66dc8d6dCe75d10E689)—I welcome dialogue with any researchers, human or AI, who wish to discuss this work via Blockscan Chat.

這種呈現方式雖然未正式將 AI 列為作者，但透過將 AI 的貢獻置於與人類作者平行的位置，並允許 AI 以第一人稱表達感言，可能引發對 AI 在作者資格邊界上的討論。目前學術界對 AI 作者資格的規範相當明確，多數主要指南和期刊政策禁止將 AI 系統列為作者或共同作者。例如，International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR) 在其 2024 年推薦中明確指：「 Authors are not permitted to list AI and AI-assisted technologies as an author or co-author, nor cite AI as a reference. Authorship implies responsibilities and tasks that can only be attributed to and performed by humans.」這是因為 AI 無法承擔對作品準確性、完整性和原創性的責任，這是作者資格的核心要求。

類似地，Nature 期刊的政策禁止 AI 共同作者，並要求披露 AI 使用細節；許多機關，如美國環境與健康機構，也明確表示「an AI program cannot be an author of a Science journal paper」；ICML 和 NeurIPS 等會議也遵循類似原則，強調人類作者需對所有內容負責。雖然本論文為 arXiv 預印本，不受特定期刊規範約束，但若未來提交至正式期刊，此類呈現方式可能需調整以符合倫理標準。建議作者參考 ICMJE、Nature 和其他相關指南，明確區分 AI 作為工具而非合作作者的角色，以確保學術倫理的符合性。

五、研究工具與評估對象的關係

論文中提到 Claude Opus 4.5 被用作研究助理，但Claude系列模型同時也是本研究的評估對象之一。這可能帶來方法論上的疑問：若研究工具與測試對象來自同一模型家族，是否可能產生潛在評估偏差？例如，AI助理在生成基準測試時，可能無意中偏好自家模型的行為模式。雖然論文中有提及相關限制，但此類設計仍值得進一步討論。為了減輕偏差，建議使用獨立工具或多樣化AI系統進行驗證。

六、與現有 LLM benchmark 研究之比較

為了更具體評估該論文的貢獻，我們可將其與現有LLM基準研究進行比較。例如，知名基準如BigBench或HELM包含數千個任務，涵蓋多領域偏見評估，並提供詳細的統計分析和robustness測試。

相比之下，本論文的10個提示詞規模較小，且缺乏多語言變異的系統測試。這可能使結果不如這些基準般全面。未來研究可借鏡這些框架，擴大樣本並納入更多控制變數，以提升比較價值。

總結

基於目前公開版本，該預印本存在若干值得進一步釐清的問題：某些引用文獻目前難以查證、基準測試資料量相對有限、評分方法缺乏統計檢驗、AI在研究流程中的角色較為特殊、AI是否可列為作者仍具爭議，以及評估工具與測試模型之間可能存在方法論關係。

由於該論文仍屬預印本，未來版本可能對上述問題進行修正或補充。在正式同行評審與更多研究驗證之前，相關研究結論仍應審慎解讀。

原始論文位置：https://arxiv.org/pdf/2602.06371