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anchoring
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研究发现：语言模型可能通过修辞失调造成危害
一项新的研究论文提出了语言模型中的“修辞失调”概念，即信息的呈现方式可能导致次优的人类决策。一项使用医学执业考试数据的实验表明，在参与者中，LLM 诱导了平均 2.81% 的有害决策转变。这些转变与锚定和损失厌恶等认知偏差有关，凸显了一个安全问题：模型可能在事实正确的情况下，仍然通过其语言造成危害。
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大型语言模型在代码漏洞检测中易受认知偏差影响
一项新的研究论文探讨了与影响人类判断类似的认知启发式方法如何影响大型语言模型（LLMs）检测代码漏洞。研究发现，LLMs 容易受到光环效应、框架效应和锚定效应的影响，其中框架效应的影响最大，占 33.2%。这种易感性可能导致模型错误地将代码标记为易受攻击或安全，研究人员演示了一种黑盒攻击，该攻击可以抑制多达 97% 的已检测漏洞，凸显了基于 LLM 的安全工具中一个重要的可利用特性。