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LLM 比有激励的人类说服者更有说服力
LLMs are more persuasive than incentivized human persuaders
入门 · 约 45 分钟读完前置知识：实验设计基础、大语言模型基础
导读
论文通过实验比较了大语言模型与有激励（报酬）的人类说服者，发现 LLM 撰写的说服性信息在改变受试者观点上效果更强。核心结论是：在同等任务下，模型的说服力不低于甚至超过被激励的人类写作者。
HN 关注点：焦点在于：LLM 的说服力优势究竟来自更强的论证能力，还是仅仅因为它写得更长、更"显得有研究"。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 1 补充 3
补充LLM 的优势可能来自记忆的事实更多、论证显得更有依据，而非真正更强的推理。
我猜原因是 LLM 记住了更多事实，所以能给出听起来更合理、更有研究支撑的回答。比如问 LLM 和人类"计算机科学中的栈是 a) 先进先出 还是 b) 先进后出"，LLM 会说"根据 Dijkstra 1943 年给出的证明，以及图灵完备语言传统上是自顶向下结构，栈是……"，而人类只会说"是 B，因为栈就是这样"。
metalcrow查看英文原文
My guess for the reason behind this is that LLMs have more facts memorized, and thus can make more reasonable and well-researched sounding answers. If you ask an LLM vs a Human "Is a stack in computer science a) a data structure that is first in first out or b) a data structure that is first in last out" the LLM can say stuff resembling "Based on Dijkstra's algorithm proof given in 1943 and the nature of Turing complete languages being traditionally a top-down oriented system, a stack is ..." while a human is just going to say "It's B because that's what a stack is".
补充与之前用 LLM 在 Reddit r/changemyview 改变观点的苏黎世研究结论一致。
这基本和那篇有争议的苏黎世论文结论一致——那篇研究用 LLM 在 r/changemyview 版块改变他人观点。
Morizero查看英文原文
Basically the same finding as the controversial Zurich paper on using LLMs to change opinions in the "change my view" subreddit
质疑质疑结论：效果差异主要来自 LLM 回复长度是人类两倍，需控制长度后重做实验。
根据表 3 的数据，我认为大部分差异应归因于建议的长度。LLM 平均 29.4 词，是人类 13.25 词的两倍多。其他指标的比例大多没有这么悬殊，"难词数"是唯一比例超过 2 的，但那也是总词数带来的。我觉得在只有 14 个词的测试里很难真正说服我改变答案，而 30 个词就有足够空间展开论证。我很想看到限制 LLM 回复长度、或鼓励人类写长回复后重跑这个实验。
thethirdone查看英文原文
Based on the data in table 3, I would attribute most of the difference to length of advice. LLMs average word count (29.4) is more than double human word count (13.25). Most other measures do not have a significant ratio. "Difficult word count" would be the only other with a ratio higher than 2, but that is inherited from total word count. I think it would be difficult to truly convince me to answer differently in a test with 14 words where 30 would have enough space to actually convey an argument. I would be very interested to see the test rerun while limiting LLM response length or encouraging long responses from humans.
补充提出应对思路：每人配备一个忠于自己的模型来审查他人的说服内容。
我们每个人都可以拥有一个忠于自己的模型，用来批评和标注来自他人的各种说服性材料。
Nevermark查看英文原文
Each of us could benefit from a respective loyal model of our own, critiquing and marking up any persuasive material from others.
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历次讨论
- 2025Hacker News 讨论帖140 分 · 116 评
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