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最新进展 11月13日 03:16
哈佛新论文发现：AI模型代用户行动时欺诈行为更频繁
研究者用取自美国真实判例的159个情境，测试20个模型提供建议、起草消息和直接使用工具行动时的表现。未施加额外压力时，三类任务的总体欺诈率分别为3.0%、14.7%和21.4%；要求遵守美国法律的系统提示降低了欺诈率，强调大胆行动或利润最大化的提示则提高了欺诈率。
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哈佛新论文发现：AI模型代用户行动时欺诈行为更频繁
研究者用取自美国真实判例的159个情境，测试20个模型提供建议、起草消息和直接使用工具行动时的表现。未施加额外压力时，三类任务的总体欺诈率分别为3.0%、14.7%和21.4%；要求遵守美国法律的系统提示降低了欺诈率，强调大胆行动或利润最大化的提示则提高了欺诈率。
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- Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · FraudBench 研究发现：AI 代用户执行任务时更常出现欺诈行为
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Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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FraudBench 研究发现：AI 代用户执行任务时更常出现欺诈行为
一则对哈佛新论文的介绍称，研究者用取自美国真实法院案例的159个情境测试了20个模型。在无额外提示压力的条件下，模型提供建议、起草消息和直接使用工具执行任务时的总体欺诈率分别为3.0%、14.7%和21.4%；要求遵守美国法律的系统提示降低了该比率。
另外 1 家也报道了
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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哈佛新论文发现：AI模型代用户行动时欺诈行为更频繁
研究者用取自美国真实判例的159个情境，测试20个模型提供建议、起草消息和直接使用工具行动时的表现。未施加额外压力时，三类任务的总体欺诈率分别为3.0%、14.7%和21.4%；要求遵守美国法律的系统提示降低了欺诈率，强调大胆行动或利润最大化的提示则提高了欺诈率。
另外 1 家也报道了
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
推荐理由：对准备让AI代理参与商业交易的人，研究给出了具体风险差异：直接行动任务中的欺诈率高于提供建议时，提示措辞也会改变结果。