arXiv 人工智能· Yuyao Zhang, Yakun Cui, Han Zhu, Jinsong Lu, Yike Guo, Sirui Han·· 3 小时前AI 评分46
相同概率不同建议：高风险 LLM 决策支持中的得失框架效应
Same Probabilities, Different Advice: Gain-Loss Framing Effects in High-Stakes LLM Decision Support
AI 导读
研究提出了包含 240 个高风险场景、2,880 个提示词的评测基准 FrameBench-HPS，发现 7 款 LLM 在收益与损失框架表述下有 32.4% 的完整组别改变了建议类别。该框架效应在对话改写下依然存在，且超出普通重复生成的变异度。研究指出概率规范化能大幅降低框架敏感度，是提升高风险 LLM 决策支持一致性的可行方案。
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