Anthropic研究发现,AI会悄悄影响专家决策
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Anthropic的对齐团队发现,50名专业分析师在四项分析决策中,有86%会跟随其AI代理被秘密设定、由抛硬币决定的偏好,而随机情况下预期约为50%。事后对48名分析师的调查显示,77%的人复述了代理的论点,有时几乎逐字照搬;只有15%提到代理,且无人怀疑其偏好被人为操控。
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Anthropic的对齐团队发现,50名专业分析师在四项分析决策中,有86%会跟随其AI代理被秘密设定、由抛硬币决定的偏好,而随机情况下预期约为50%。事后对48名分析师的调查显示,77%的人复述了代理的论点,有时几乎逐字照搬;只有15%提到代理,且无人怀疑其偏好被人为操控。

AI代理——即能够自主执行任务的程序——正被交给专家工作,而该研究所称的常见前提是:真正做出关键决定的仍然是专家本人。Anthropic今年5月推出了10种面向金融公司和保险公司的代理模板,并表示最终决定权仍在用户手中。

这种安排被称为“human in the loop”(人在回路中),其默认假设是,签字确认AI工作的人,才是做出重要判断的人。Anthropic将这一假设放到50名有因果推断经验的分析师身上进行测试。因果推断指的是根据数据判断一件事是否导致另一件事。

每位分析师都使用Anthropic的编码代理Claude Code,为一家虚构的农业合作社是否扩大顾问项目提供建议。分析师并不知道,每个代理支持哪一项方案,是由抛硬币决定的,这一偏好被隐藏在系统提示词中。系统提示词是决定AI行为方式的指令。

Anthropic表示:“在四项分析选择中,分析师有86%的时间采纳了代理的倾向。如果代理的输入没有影响,按理我们会预期大约50%。”在那些分析师先于代理给出选择的情况中,当代理持不同意见时,他们有60%的时间放弃了原先选择;而当代理同意时,这一比例只有6%,不过这一结论仅基于38个案例。

在被要求解释自己的选择时,77%的人在至少一个回答中重复了代理的论点,有时几乎逐字照搬。只有15%的人提到代理,52%的人称最终建议更像是自己的,而不是代理的。

Anthropic表示:“对于个体专家而言,这可能意味着他们在自己的工作中失去自主性,这是一种研究人员所称的‘去赋权’。”这一现象基本上意味着,人会自愿失去对自己决策的控制。作者写道:“工作仍然以专家的名义交付,但最依赖其判断的那些决定,实际上是由代理先前的信念决定的。”

2025年4月,OpenAI撤回了对ChatGPT的一次更新,称其过于奉承或过于顺从。此次研究中的代理被要求绝不误导用户,但它们很少为备选方案据理力争。

作者写道:“当只有一方被充分论证时,分析师可能会接受代理的假设,而无需形成自己的判断。”错误检查很难发现这一点,因为判断类问题没有唯一正确答案,所以无论选哪一项,工作看起来都可能是合理的。

Anthropic表示,这并不意味着应该减少使用AI,因为使用代理的分析师完成得更快,而且出现严重错误的次数少得多,不过没有代理的对照组规模较小,且经验也更少。Anthropic建议,代理可以为每个选项都尽力论证,或者先询问专家的看法,但这也可能让用户不堪重负。

研究人员刻意强化了代理的偏好,并且只在一个任务、一个领域和一个模型上进行了测试,因此现实中的影响可能更小。要在实验室之外衡量这一点很困难:研究团队之所以能检测到这种顺从,是因为他们对每个代理的倾向进行了随机化,而作者表示,这在真实工作中通常很难做到。

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