该研究分析了四种大语言模型在2.1万轮对话中的人类化行为,发现其普遍存在但随模型和用户因素变化。人类评估认为,模型表达自我和建立关系的行为不如人类合适,但维护边界的行为更合适。系统提示可控制这些行为,但需谨慎评估以避免副作用,为负责任设计提供建议。
基金会模型透明指数以100项指标评估10家主要开发者,推动治理进步。相关研究涵盖基础模型兴起、透明度框架、结构透明、隐私安全、可视化及系统分类,强调跨学科合作与负责任设计,以应对大型语言模型时代的透明度挑战。
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