研究称损益框架可改变大模型高风险决策建议

Yuyao Zhang、Yakun Cui、Han Zhu、Jinsong Lu、Yike Guo与Sirui Han发表论文称，尚不清楚同一概率以互补的收益与损失框架表述时，大模型的高风险建议是否会变。作者推出受控基准FrameBench-HPS，由240个高风险场景派生2880条提示，覆盖医疗、金融、教育/职业与法律/消费者权益。在七个大模型上，作者称损益框架使完整组中32.4%的建议类别发生变化，多数涉及不确定性而非直接反转；人工评估确认感知风险与指导性随之偏移。稳健性实验显示框架效应在对话改写下仍存，且超过普通重复生成波动。论文称概率规范化可显著降低框架敏感性，概率表征是提升高风险决策支持一致性的可行抓手。