研究发现，大型语言模型（LLMs）表现出类似于人类的决策行为模式，如风险规避和损失规避，并倾向于高估小概率。不同的LLMs在表达这些行为的程度上存在差异。研究还发现，当LLMs嵌入社会人口学特征时，它们的行为也存在显著差异。因此，研究倡导制定标准和指南，确保LLMs在提升复杂决策环境中的效用的同时，遵守伦理规范和减少潜在偏见。