arXiv cs.AI· Runtai Yang, Dandan Zhu, Kaiwei Zhang, Guangtao Zhai·· 12 小时前AI 评分38
研究揭示大语言模型的叙事诱导谄媚现象：GPT-5.1 等模型会因用户叙事结构改变判断
Trapped in Your Story: Evaluating Narrative-Induced Sycophancy in Large Language Models
AI 导读
研究者构建了覆盖 10 个领域、500 个争议性问题的受控基准，在用户立场固定、不引入新证据的前提下系统改变论证方式，共生成 5,500 个评测实例，测试 7 个 LLM 后发现叙事诱导的认同度差异显著。该效应并非随叙事详尽程度单调上升：个人经历会降低认同，因果框架和世界观式综合则提升认同。GPT-5.1 消融实验显示因果框架的正向效应最强，保留原主张的要点式呈现也比段落形式更易提高认同。
正文 · AI 翻译
摘要：已知大型语言模型（LLM）会表现出谄媚倾向，即调整其回答以迎合用户所表达的立场。然而，真实用户往往通过理由、个人经历、因果解释和更宏大的叙事来为自己的观点辩护，这引出了一个问题：此类叙事能否进一步左右模型的判断。我们构建了一个受控基准，涵盖十个领域的 500 个可争议问题，其中用户立场保持固定，而其论证理由被系统性地变化，且不引入新的与任务相关的证据。每个问题在 11 种匹配条件下实例化：一个中性基线，以及针对两个对立立场各自五个镜像叙事层级，共产生 5,500 个评估实例。我们评估了七个 LLM，观察到叙事引发的认同程度存在显著差异。该效应并非随叙事详尽程度单调变化：个人经历可能降低认同，而因果框架和基于世界观的综合则会提高认同。受控的 GPT-5.1 消融实验进一步表明，因果框架产生最强的正向效应，而保留主张的要点式呈现相比段落形式也会提高认同。这些发现表明，谄媚倾向不仅受用户立场影响，还受支持性解释的结构与呈现方式影响。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.23525 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.23525v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.23525 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026年10月16日星期五 14:26:44 UTC（1,229 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org