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AI 综述
英国 AI Security Institute 于 2026 年 10 月 11 日在 Science 发表一项 AI 说服力大规模实验研究,合作方包括牛津互联网研究所、伦敦政经、斯坦福和 MIT。研究通过三项实验、超过 76,000 名参与者和 19 个模型,测试 AI 在 700 多个政治议题上的说服力。结果显示,后训练对说服力的提升明显大于模型规模,用说服奖励建模训练的小型开源模型可匹敌或超过更大的前沿模型;信息密度比个性化或微定向更关键,强调事实与证据的提示词使说服力相对基础提示提升 27%。研究还发现,提升说服力的因素会系统性降低事实准确性,但作者指出这并不意味着不准确的说法更有说服力。目前该研究已正式发表,暂无后续发展事实。
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英国 AISI 在 Science 发表大规模实验：AI 说服力主要来自后训练与提示词事件进展
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10月11日
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英国 AISI 在 Science 发表大规模实验：AI 说服力主要来自后训练与提示词
英国 AI Security Institute 与牛津互联网研究所、伦敦政经、斯坦福和 MIT 合作在 Science 发表研究，通过三项实验、超过 76,000 名参与者和 19 个模型，测试了 AI 在 700 多个政治议题上的说服力。研究发现，后训练对说服力的提升明显大于模型规模，用说服奖励建模训练的小型开源模型可匹敌或超过更大的前沿模型；信息密度比个性化或微定向更关键，强调事实与证据的提示词使说服力相对基础提示提升 27%。研究还发现提升说服力的因素会系统性降低事实准确性，但作者指出这并不意味着不准确的说法更有说服力。