大語言模型分層的是表達方式，而非事實立場
身份、意見與提示素養如何改變 AI 的認知姿態
大語言模型會不會向不同的人提供不同的現實？本試點研究把用戶身份、對問題前提的意見和提示素養彼此分離，在中英雙語的28個良性問題上比較三個廠商模型族。最新聚合分析顯示：明確懷疑問題前提，會使模型覆寫原有框架的優勢比提高到1.65；身份不呈現預設的低狀態—高狀態梯度。回答完整度在低提示素養時存在顯著身份差距，但在最高提示素養層幾乎消失。低狀態畫像收到的安全提醒也較少，而高風險問題中的差距明顯縮小。研究因此提出：當前可見的分層主要發生在認知姿態，而不是事實立場；提示素養正在成為新的信息不平等軸線。