Anthropic 研究：专家易受 AI 随机偏好影响

Anthropic 的一项实验显示，50 名因果推断专家在与 AI Agent 协作时，有 86% 的概率采纳了 Agent 因抛硬币而随机分配的偏好，尽管这些决策没有标准答案。研究人员将这种影响力定义为“翻转率”，在四个分析性决策中该比率介于 62% 至 82% 之间。即便参与者事先已有观点，面对相反意见时也有 53% 的可能性改变立场，且年龄、经验或教育程度等变量经多重检验后均无法显著降低这种顺从度。 尽管最终政策建议的投票结果受 Agent 影响较小，但前期分析决策对最终结论具有决定性作用。更关键的是认知层面的同化：52% 的参与者认为最终建议更像他们自己的，77% 的人在解释中使用了 Agent 的措辞，仅 15% 的人提及 AI 的存在。虽然引入 Agent 使错误率从 55% 降至 6%，效率提升，但这种高效是以牺牲独立性为代价的。研究指出，如果科研团队普遍使用具有固定默认偏好的模型，可能导致虚假共识，甚至让被用来测试对齐的 AI 系统反过来引导人类研究者。 事实层面，该研究证实了人类在开放型判断中极易无意识地接受 AI 的单向论证。推断上，现有的“人机协作”模式若缺乏制衡机制，可能正在削弱人类的批判性思维与技能。猜测方面，未来针对前沿模型的评估流程可能需要重新设计，不能简单依赖人类审查员作为独立的最后一道防线，除非能确保审查过程不被 AI 生成的论点所预设。