价值丰富，组织有异：衡量 AI 生成辩论中的价值表达与组织

当前对 LLM 生成辩论的评估主要关注论证质量，而对生成论证中的价值结构研究不足。我们提出了一个诊断性指标框架，用于比较人类参考辩论与 AI 生成辩论在价值表达和价值组织方面的差异。该框架将价值表达与价值组织区分开来：前者指一场辩论所涉及的可识别价值的范围，后者指这些价值如何在各轮发言中分布并持续呈现。基于 Schwartz's Basic-10 value theory，该框架将辩论表示为跨越论证单元、话语、立场和完整辩论多个层级的价值分布，从而支持对价值覆盖度、一致性、扩散性和跨轮次动态的衡量。在多个生成系统中，AI 生成的辩论总体上具有丰富的价值表达，所激活的价值维度通常与匹配的人类参考辩论相当，甚至更多，但其组织这些价值的方式有所不同。其话语中的价值在局部范围内更加分散，而不知晓来源的评审者能够区分价值清晰度与价值聚焦度。这些发现表明，辩论评估不仅应考虑价值是否出现，还应考虑价值如何组织。代码和补充材料见 https://github.com/Maoyuan-li/Value-Expression-and-Organization】【。