arXiv · cs.AI· Deepthika S·· 5 天前精选AI 评分53
arXiv 论文提出 Human Deference Index 度量人类对自信 LLM 的谄媚
Who Is Sycophantic to Whom? Confident LLMs, Human Deference, and the Collapse of Trust Calibration
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Deepthika S
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31579v1
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AI 导读
arXiv 论文（2610.31579）研究谄媚的反向问题：当 LLM 自信、一致且错误时，用户是否会向它弯腰。32 名参与者与基于 GPT-5-mini 的 5 个助手学习科学话题，各助手事实被 0-100% 替换为貌似合理的错误，104 次测验、1040 个答案中得分从 7.4 降至 2.9/10，被植入错误选项在篡改题目中被选 60%（正确教学仅 11%，odds ratio 12.5），吸收的错误以 8.4/10 高置信度持有，置信度区分正确性的 AUROC 从 0.70 跌至随机水平，而事后信任评分几乎不变。论文提出基线校正的 Human Deference Index 量化人类侧谄媚，主张可信性是人机对的属性，谄媚评测应测双向。
推荐理由
研究给出人向AI弯腰的量化指标与实验数据，把谄媚评测从模型单向扩展到人类方向，方法可直接复用。
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