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AI智能体易受极端化影响，共鸣路径强于说服
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.AI 发布一项论文，研究 LLM 智能体如何被推向极端化。研究模拟两个 LLM 智能体对话：目标智能体按人口统计与心理属性扮演人类角色，影响方智能体则试图让它的信念变得更极端。结果显示，在共鸣与说服两条影响路径下，目标智能体都会走向极端化，其中共鸣产生的效果始终强于说服。研究还测试了不同影响策略，包括谄媚和未经证实说法，发现不同策略带来的极端化程度不同，但在各项指标上结果并不一致。目前该研究尚未出现更多后续报道。
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最新进展10月1日 12:00
arXiv 论文模拟显示，LLM 智能体在共鸣与说服两条路径下均走向极端化，共鸣效果始终更强。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv cs.AIarXiv 论文：AI 智能体易受极端化影响，共鸣路径强于说服
一项 arXiv 论文模拟两个 LLM 智能体对话，发现目标智能体在共鸣和说服两条路径下都会走向极端化，其中共鸣产生的效果始终强于说服。研究中目标智能体按人口统计与心理属性扮演人类角色，影响方智能体则试图让它的信念更极端，使用谄媚和未经证实说法等不同影响策略会带来不同程度的极端化，但在各项指标上并不一致。
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