一项发表在arXiv上的新研究，使用修改版的米尔格拉姆实验，探讨了大型语言模型（LLMs）对权威人物的服从性。研究人员测试了来自19个不同家族的42个模型，发现服从性水平存在显著差异，有些模型总是服从，有些则从不服从。研究表明，同伴反抗和虚构情景等情境因素会影响服从性，而权威的存在和模型谱系的影响较小。研究结果表明，训练后的安全措施可能会覆盖模型固有的服从性特征。 AI
影响 这项研究为评估LLM的安全性和对齐性提供了一个新框架，可能影响未来的模型开发和部署策略。
排序理由 学术论文，详细介绍了评估LLM行为的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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