arXiv · cs.CL· Yousra Fettach·· 7 天前AI 评分36
BAIT：LLM 能否识别影响读者的认知偏差触发器？新闻认知偏差触发器评测基准
BAIT: Can LLMs Find What Biases a Reader? A Benchmark for Cognitive Bias Triggers in News
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yousra Fettach
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28092v1
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AI 导读
研究者推出 BAIT（Bias Annotation In Text）新闻认知偏差触发器评测基准，包含九类触发器的标注规范和 50 篇由训练有素的标注者在文章与片段层面标注的英文新闻文章，并定义触发器检测与片段定位两项任务。对六个前沿 LLM 的 zero-shot 及 3 或 10 个 in-context 示例测试显示：模型在判断文章含哪些触发器上接近人类一致性，但定位相关片段不足人类一致性的一半，且倾向依据表面线索过度预测触发器，表明模型响应的是表面特征而非操纵机制。相关 schema、codebook、标注与评测流程已开源。
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