研究揭示 LLM 州政策问答跨州替换错误
原文标题：Right Number, Wrong State? Measuring Cross-Jurisdiction Substitution in LLM Recall of State Policy
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论文用最小集设计测试 LLM 回答美国各州医疗补助资格政策时的错误，发现 Claude Sonnet 5.5 与 GPT-5.6 Sol 会稳定给出其他州的真实数值。研究指出跨辖区错误归因脆弱，需完整同州参照集才能判断，并将公开协议、金标准表与全部模型输出。
- 问题
- LLM 回答州政策错误时，可能是幻觉，也可能是给出了其他州的真实数值。
- 方法
- 用最小集设计固定问题措辞只变辖区，覆盖 51 个辖区和 3 项医疗补助资格量，预注册协议测试。
- 结果
- Claude Sonnet 5.5 与 GPT-5.6 Sol 在 153 项中分别有 10 和 25 项稳定给出他州数值。
- 影响
- 跨辖区错误归因脆弱，评估政策问答需完整同州参照集，否则会误判模型能力。
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