无意双关：用于以人物为中心的 LLM 评估的合理未知姓名

人名被广泛用作 LLM 在事实性、隐私泄露、偏见和拒答评估中的提示变量，但当一个姓名的证据状态不受控制时，测量结果可能会混淆记忆、检索、姓名先验和误认他人。我们将未知姓名操作化定义为：具有合理的“名-姓”形式、没有被索引的全名证据，并且在有记录的验证运行中不存在歧义信号；并引入 PUN（Plausible Unknown Names），这是一种用于构建和验证此类姓名的协议，结合了源自 Wikidata 的组成部分、支持联网的 LLM 筛查以及受控搜索再验证。我们报告了接受率、可复现性、消融实验和一项包含 204 名参与者的人类研究，发现被接受的姓名比对照更像人名，而参与者仅在 3% 的案例中找到了人物证据。我们发布了 300 个姓名及其比较对照。