大语言模型作为决策法官不可靠：集体智慧项目揭示隐藏偏见
talkingdev • 2025-05-23
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集体智慧项目（CIP）最新研究指出，当大语言模型（LLM）被应用于敏感领域的决策判断时，即便采用常见的提示工程方法，其裁决仍表现出不可预测的隐藏测量偏差，导致结果不可靠。研究发现，位置偏好、顺序效应和提示敏感性等因素会显著影响AI的判断质量，这一现象在涉及伦理、法律等高风险场景中尤为危险。该结论基于对现有提示工程实践的系统性评估，相关讨论在技术社区引发热议（Hacker News评论达61条），突显了AI可信度评估这一前沿课题的紧迫性。
核心要点
- LLM作为决策法官存在系统性偏差，提示工程无法完全消除风险
- 位置偏好/顺序效应等隐蔽因素会显著影响AI判断的可信度
- 研究引发技术社区对AI伦理评估标准的热议（Hacker News 120分热度）