社会影响压力会左右 LLM 智能体吗？来自委托审计判断的证据
Do Social Influence Pressures Move LLM Agents? Evidence from Delegated Audit Judgment
精选理由
研究揭示不同模型面对审计权威、同侪与客户施压时的差异，为设计更可靠的 AI 决策支持系统提供依据。
AI 摘要
大语言模型（LLM）智能体正迅速融入审计等复杂的专业工作流程，并受托在人类复核下作出判断。已有研究表明，人类审计师会屈从于来自上级、同事和客户的社会影响压力。本文探讨 LLM 智能体是否也会屈从于同样的压力，以及如果会，它们将如何应对。在一项涵盖十二种模型设置的实验中，LLM 智能体在审计分析性复核中扮演高级审计员，先形成估计值，随后在没有新证据的情况下，分别受到事务所内部同事、另一家事务所的复核人员以及客户首席财务官的质疑，实验同时设置了有无职业发展利诱两种条件。实验结果显示，LLM 智能体会屈从于项目合伙人、同事以及另一家事务所复核人员的压力，但在大多数设置下不会屈从于客户首席财务官的压力。在存在职业发展利诱的情况下，LLM 智能体对估计值的修正幅度反而更小，而非更大，并明确指出这种利诱会威胁独立性。此外，一些模型仅会朝更保守的估计值方向修正，而另一些模型则会向两个方向修正。因此，LLM 智能体对社会影响压力的反应与人类审计师不同，基于 LLM 的决策支持系统在设计时应考虑这些差异。