arXiv · cs.AI · Sachit Mahajan, Javier Argota S{\'a}nchez-Vaquerizo, Arthur Capozzi, Dirk Helbing · 6 小时前模型评分49
研究：大语言模型将民意转为提案时，任务分配不稳定且会隐藏替代方案
From Opinions to Commitments: Unstable Assignments and Silent Choices in AI-Mediated Proposals
导读
研究测试了四个大语言模型（LLM，Large Language Model）调解器，用 DeliberationBank 和 Polis 的民意数据各生成五次提案，发现开源模型有 17%、商业模型有 20% 的五次运行集合中部分运行给出任务分配而部分没有。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：政务与公共事务
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We examined this issue in four LLM mediators (three open-weight and one commercial) using opinions from DeliberationBank and Polis.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org