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大语言模型拟人化风险与缓解综述
1 篇报道1 个报道来源11 天前更新
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.CY 发布一篇综述，梳理大语言模型（LLM）拟人化研究的理论框架、语言框架作用、风险与缓解策略。该综述提出风险分类法，将21项担忧归入认知、情感、人类能动性、规范、社会与制度五类，并对应设计、传播、教育与治理四类干预措施。作者认为，理解AI系统需要基于其组织方式与已展示能力的概念和理论，语言对拟人化感知的塑造也应纳入这一科学努力。目前进展为综述发布，未提及后续实证或应用。
AI 根据报道生成 · 7 天前更新
最新进展10月1日 12:00
综述发布，提出拟人化风险五类分类法与四类干预措施。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · cs.CY（AI+教育/社会）大语言模型时代的拟人化：潜在风险与缓解措施综述
一篇综述梳理了大语言模型（LLM）拟人化研究的理论框架、语言框架作用、风险与缓解策略，提出将 21 项担忧归入认知、情感、人类能动性、规范、社会与制度五类的风险分类法，并对应设计、传播、教育与治理四类干预措施。作者认为，理解 AI 系统需要基于其组织方式与已展示能力的概念和理论，语言对拟人化感知的塑造也应纳入这一科学努力。