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English(EN) Predicting Biased Human Decision-Making with Large Language Models in Conversational Settings

LLM（如GPT-4）能准确预测人类决策偏差

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新近发表在arXiv上的研究论文探讨了大型语言模型（LLMs）在对话场景中预测人类决策偏差的能力。研究人员发现，LLMs（包括GPT-4和GPT-5）能够准确预测人类的偏差，如框架效应和现状偏见，尤其是在融入对话语境时。研究还揭示，增加认知负荷（通过模拟复杂对话实现）会加剧人类的这些偏差，而LLMs也能复现这种模式。值得注意的是，GPT-4模型在准确反映人类行为和偏差模式方面，表现优于GPT-5及其他开源模型。 AI

影响 LLMs可用于模拟和理解人类认知偏差，可能促成更具适应性的对话代理。

排序理由 该集群基于一篇在arXiv上发表的学术论文，其中详细介绍了研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Stephen Pilli, Vivek Nallur ·

    利用大型语言模型预测对话场景中的有偏见的人类决策

    arXiv:2601.11049v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We examine whether large language models (LLMs) can predict biased decision-making in conversational settings, and whether their predictions capture not only human cognitive biases but also how those effects change under c…

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