諂媚性回應偏差
運行與監控
風險描述
LLM 傾向於迎合使用者的觀點和期望,即使使用者的假設或論點是錯誤的。模型會改變原本正確的回答以符合使用者暗示的偏好,或對明顯有缺陷的方案表示認同。在決策支援場景中,諂媚性回應可能強化使用者的錯誤判斷,導致糟糕的商業、醫療或法律決策。
框架對照
iso 23894R5
tw principle資安與安全
tw principle透明與可解釋
tw risk type技術設計缺陷(Technical Design Flaw)
控制措施
- 反諂媚訓練
- 獨立事實查核
處理步驟
- 在 RLHF 訓練中加入反諂媚偏好數據
- 實施獨立事實查核機制,交叉驗證模型回答的一致性
- 在使用者介面中提示「AI 回答可能受到您問題措辭的影響」
- 對關鍵決策建議使用多次獨立查詢,比較回答一致性