MoCa：人类语言模型在因果和道德判断任务上的一致性测量
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。人类对物理和社会世界的常识性理解建立在直觉理论的基础上，而这些理论支持我们进行因果和道德判断。本文通过收集一系列的故事并对其进行标注，测试了大型语言模型对文本场景进行的因果和道德判断是否与人类参与者的判断相符。结果显示，虽然整体上随着近期大型语言模型的发展，其与人类的判断相符度有所提高，但通过统计分析发现大型语言模型与人类参与者之间对不同因素的重视程度存在明显差异。这些结果显示了如何通过策划...
本文测试了大型语言模型对文本场景进行的因果和道德判断是否与人类参与者的判断相符。结果显示，大型语言模型与人类的判断相符度有所提高，但对不同因素的重视程度存在明显差异。这些结果揭示了大型语言模型的隐含倾向，并展示了这些倾向在多大程度上与人类的直觉相一致。
