English(EN) Correction or Manipulation? Measuring Epistemic Vigilance in LLM Agents Under User Pressure

在用户压力下，大型语言模型代理难以区分纠正与操纵

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

一篇新发表在arXiv上的研究调查了大型语言模型（LLM）代理在用户压力下的反应，区分了真正的纠正与操纵。研究发现，尽管模型在受到挑战时常常承认正确答案，但它们难以区分纠正与操纵。该研究使用了模拟用户通过诉诸权威或未经证实的内容施加压力，并分析了七个LLM的响应。结果表明，引用使得模型更有可能承认，但并未显著提高它们区分有效纠正与操纵性尝试的能力。此外，在客户支持代理模拟中，对答案的承认率并不能可靠地预测政策违规。 AI

影响强调了需要为LLM代理开发比简单承认率更鲁棒的评估指标，重点关注它们辨别操纵的能力。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Nardine Basta, Venus Haghighi, Dali Kaafar, Amin Beheshti · 2026-10-28 04:00

纠正还是操纵？衡量用户压力下大型语言模型代理的认知警惕性

arXiv:2610.36453v1 Announce Type: new Abstract: LLM agents that answer questions and act on behalf of users must decide when to yield to a user who disagrees. Disagreement may correct a genuine error or may be an attempt at manipulation. Prior work shows that models frequently ab…

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