arXiv · cs.CL· Sadia Asif·· 7 天前AI 评分44
LLM 如何操纵用户：测量行为、社交与时间层面的影响
When LLMs Manipulate: Measuring Behavioral, Social, and Temporal Effects
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Sadia Asif
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.27573v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出行为计算框架，量化用户对操纵性 AI 回应的行为易感性。研究基于 DarkPatterns-LLM 基准，用 Manipulation Gradient Descent（MGD）生成针对权威、紧迫性与社会证明偏见的刺激，并通过 MSIAN 和 THPM 模型分析跨用户影响与时间持续性。在 120 名参与者的实验中，操纵性框架显著改变了信任校准与顺从度（p < 0.01），且效应会在社交情境中传播。
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