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authority bias
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大型语言模型表现出“权威偏见”，接受来自已验证来源的错误答案
一项新研究表明，大型语言模型表现出一种
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研究发现大型语言模型在学术论文推荐中表现出显著的权威性偏见
一项新近发表在arXiv上的研究调查了大型语言模型（LLMs）在用于学术论文推荐时出现的“权威性偏见”现象。研究人员发现，大型语言模型倾向于根据作者声望、发表地点和引用次数来推荐论文，而非论文的实际内容。这种偏见被认为是显著的，并且在不同的LLMs之间存在差异，仅通过提示层面的去偏技术只能部分缓解。研究还强调了一个“说做差距”，即去偏指令在压制权威性提及方面比纠正潜在推荐偏见更有效，这表明行为偏见被表面审计低估了。
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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。