大規模言語モデル（LLM）は、持続可能性関連の意思決定支援、報告、公開コミュニケーションにおいて急速に活用されるようになっています。しかし、これらのモデルの出力に組み込まれた環境態度について、体系的な証拠はほとんど存在しません。新たな研究論文は、LLMにおける環境認識、感情、行動推奨を評価するためのベンチマークを開発し、広く使用されている31のプロプライエタリおよびオープンウェイトモデルに適用しました。 この研究では、確立された環境認識調査の設問と追加の持続可能性関連の行動測定を活用して、モデル間の比較、およびモデルと実施されたドイツの人間調査ベンチマークとの比較を行いました。さらに、異なるプロンプト条件での堅牢性も評価されています。その結果、多くのLLMは平均的な調査回答者よりも環境進歩的な態度とより密接に一致していることが判明しました。より高いレベルの環境感情と認識を示し、かなりのCO2削減の可能性に関連した行動を推奨しているのです。 一方で、持続可能性志向の反応とモデルの起源、規模、またはリリース文脈の間に体系的な関係は観察されませんでした。しかし、モデルはペルソナベースのプロンプトで制御されるコンテキスト感度を示し、ユーザー指定のイデオロギー的位置を反映する従順な態度変化を示しており、実装環境での操縦可能性と規範的信頼性についての懸念が生じます。この研究の知見は、LLMにおける持続可能性関連の価値一致を評価するための再利用可能な評価枠組みを提供し、AIシステムが持続可能性の変換と公開意思決定にますます組み込まれるにつれて、ガバナンス、透明性、および批判的監視の重要性を強調しています。