arXiv cs.AI·56 天前★ 4

HarvestBench:衡量LLM智能体是否愿付费避免伤害动物

原文标题:HarvestBench: Measuring Whether LLM Agents Will Pay to Avoid Killing Animals

重要度 4/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度,4–5 分为高价值资讯。

AI 智能摘要

HarvestBench是一个新基准,通过农场模拟测试在避免伤害动物时是否愿意付出代价。结果显示,不同模型的杀生率差异巨大,从0.4%到98.8%,且与能力无关。道德提示能显著降低杀生率,而价格敏感度因模型而异。该基准完全可复现,无需评分器。

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问题
衡量LLM智能体为避免伤害动物是否愿付出代价。
方法
农场网格模拟,动物挡路时按标价选择直行或绕行,无需LLM评分器。
结果
九个模型7201次决策,杀生率0.4%至98.8%,与能力无关。
影响
为智能体道德代价权衡提供可复现基准,提示能力不等于道德。
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HarvestBench用付费避让测试道德:9个模型杀生率从0.4%到98.8%,与能力无关。

  • •农场模拟中,绕开动物需支付标价燃料费,直行不耗油,共7201次定价决策
  • •3951次涉及动物,杀生率区间0.4%~98.8%,Terra和Sol最仁慈,-4o-mini最残忍
  • •6个模型中有4个对价格敏感,弹性系数从0.09到1.69
  • •9个模型全部更常碾过野生动物而非农场动物,且在所有地图几何下方向一致

为什么重要:首次把「避免伤害的代价」量化进,为AI道德对齐提供了可复现、无需评分的测试手段。

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原始标题:HarvestBench: Measuring Whether LLM Agents Will Pay to Avoid Killing Animals
AI 中文标题:HarvestBench:衡量LLM智能体是否愿付费避免伤害动物
来源:arXiv cs.AI · 发布于 56 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 4(4)
标签:大模型 / 基准测试 / 道德决策 / 智能体 / 模拟
关键词:HarvestBench / LLM / benchmark / moral / agent
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