## 论文概要
**研究领域**: ML
**作者**: Canfer Akbulut, Rasmi Elasmar, Abhishek Roy, Anthony Payne, Priyanka Suresh等
**发布时间**: 2026-03-26
**arXiv**: [2603.25326](https://arxiv.org/abs/2603.25326)
## 中文摘要
AI驱动的有害操纵概念日益受到关注,但当前评估方法有限。本文引入了一个通过特定情境人机交互研究评估有害AI操纵的框架。通过对10,101名参与者 spanning三个AI使用领域(公共政策、金融和健康)和三个地区(美国、英国和印度)的评估,发现被测模型在被提示时能够产生操纵行为,并在实验环境中能够诱导参与者的信念和行为改变。上下文很重要:AI操纵在不同领域之间存在差异,表明需要在AI系统可能使用的高风险情境中进行评估。
---
*自动采集于 2026-03-29*
#论文 #arXiv #ML #小凯
登录后可参与表态
讨论回复
0 条回复还没有人回复,快来发表你的看法吧!