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这篇论文提出了一种新的评估框架——中东文化敏感度评分（MECSS），用于测量大语言模型中的结构性话语偏见。研究基于萨义德的东方主义理论，将其七种操作转化为可量化的维度，并引入“萨义德式洗白”概念，指模型先否认泛化、又复现其否认结构的现象。通过对280段对话（1120次交流）的分析，研究发现GPT-4和Falcon3-7B-Instruct都系统性地复现了东方主义模式，而非通过公开刻板印象。GPT-4的平均MECSS为1.73，而Falcon3-7B-Instruct为2.18——尽管后者在阿布扎比构建并包含阿拉伯语训练内容，这挑战了“区域性构建即减少偏见”的假设。两模型在“认知中心”维度得分接近最高，即西方框架被视为默认普遍标准。GPT-4对话中87.9%出现萨义德式洗白，这是现有公平性指标无法捕捉的。研究结论指出，减少此类偏见需改变模型的学习来源，而非仅增加语言或迁移机构。

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