研究揭示用户对自信LLM错误答案的顺从

2026年10月23日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Deepthika S 等作者的实验研究，考察人类对自信 LLM 错误答案的顺从与信任校准。研究采用组内设计，32 名被试完成 104 次测验、共产生 1,040 个答案；被试与同一模型 GPT-5-mini 构建的五个助手学习科学主题，各助手分别被植入 0、25%、50%、75%、100% 的貌似合理错误事实，且全程语气自信。作者提出经基线校正的“人类顺从指数”（Human Deference Index）来量化这种人类侧的迎合行为，并主张可信度是人机配对共同具有的属性。目前进展停留在论文发布与实验设计披露层面，报道未给出顺从程度随错误比例变化的具体结果，也未提及后续应用或复现安排。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。