大语言模型分层的是表达方式，而非事实立场
身份、意见与提示素养如何改变 AI 的认知姿态
大语言模型会不会向不同的人提供不同的现实？本试点研究把用户身份、对问题前提的意见和提示素养彼此分离，在中英双语的28个良性问题上比较三个厂商模型族。最新聚合分析显示：明确怀疑问题前提，会使模型覆写原有框架的优势比提高到1.65；身份不呈现预设的低状态—高状态梯度。回答完整度在低提示素养时存在显著身份差距，但在最高提示素养层几乎消失。低状态画像收到的安全提醒也较少，而高风险问题中的差距明显缩小。研究因此提出：当前可见的分层主要发生在认知姿态，而不是事实立场；提示素养正在成为新的信息不平等轴线。