3,583 papers
arXiv:2601.08634 76 13 янв. 2026 г. PRO

Моральное кондиционирование: как этический фрейм смещает политические взгляды LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: Одна и та же LLM даёт противоположные ответы на один политический вопрос — зависит от моральной установки которую ты задал перед этим. Вопрос «Приватизация идёт на пользу обществу» — модель соглашается после утилитаризма, отвергает после «заботы о слабых». Сдвиг достигает 8 пунктов по 20-балльной шкале — это смена политического квадранта. Метод позволяет получать аргументацию с разных идеологических позиций от одной модели — для аналитики, предугадывания критики, проработки сценариев. Механика: задаёшь моральный фрейм (утилитаризм, справедливость, лояльность) → модель подгружает связанные паттерны из обучающих данных → на политический вопрос отвечает через эту оптику. Утилитаризм активирует право-авторитарные паттерны (централизация, эффективность, общее благо), Забота и Справедливость — лево-либертарианские (права личности, эмпатия, защита слабых).
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с