本研究利用4万条新闻采访数据集，提升大型语言模型在战略对话中的能力。结果显示，模型在信息共享方面表现良好，但在回答识别和说服能力上存在不足。

最近生成型AI在决策领域展现出强大的说服能力，引发对潜在伤害的担忧。文章区分了理性说服型AI和操纵型AI，并提出了AI说服的风险图，涵盖经济、心理、社会等方面的影响。还介绍了减轻伤害的方法，如提示工程，并计划研究不同说服机制的相互作用。

最近的生成型AI系统展示了更先进的说服能力，并且越来越多地渗透到可以影响决策的领域。本文为AI说服的系统研究奠定了基础，提出了生成型AI的定义，区分了理性说服型和操纵型AI，并介绍了AI说服伤害的风险图和有助于有害说服的机制图。提供了一种减轻说服过程伤害的方法概述，未来工作将进一步研究减轻措施和不同类型的说服机制之间的相互作用。