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
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HarvestBench是一个新基准，通过农场模拟测试LLM智能体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LLM评分器。
- 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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