Persuade Me if You Can: A Framework for Evaluating Persuasion Effectiveness and Susceptibility Among Large Language Models

📄 arXiv: 2503.01829v2 📥 PDF

作者: Nimet Beyza Bozdag, Shuhaib Mehri, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-03-03 (更新: 2025-03-06)

💡 一句话要点

PMIYC：评估大型语言模型说服力及易受说服性的自动化框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 说服力评估 多智能体交互 自动化框架 虚假信息检测

📋 核心要点

  1. 大型语言模型展现出强大的说服能力，但同时也带来了潜在的滥用风险和伦理挑战。
  2. 论文提出PMIYC框架，通过多智能体对话模拟说服过程，自动化评估LLM的说服力和易受说服性。
  3. 实验结果表明，Llama-3.3-70B和GPT-4o的说服力相近，但GPT-4o在面对虚假信息时更不易被说服。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)展现出堪比人类的说服能力。虽然这些能力可以用于社会公益，但也存在潜在误用的风险。此外，LLMs易受说服的事实也引发了对其与伦理原则一致性的担忧。为了研究这些动态，我们引入了Persuade Me If You Can (PMIYC)，这是一个通过多智能体交互来评估说服力的自动化框架。在这里，说服者代理与被说服者代理进行多轮对话，从而衡量LLMs的说服效力及其易受说服性。我们对各种LLMs进行了全面的评估，确保每个模型都在主观和虚假信息环境中与其他模型进行评估。我们通过人工评估验证了我们框架的有效性，并表明其与先前工作的一致性。PMIYC为研究LLMs中的说服力提供了一种可扩展的替代人工标注方案。通过PMIYC，我们发现Llama-3.3-70B和GPT-4o表现出相似的说服效力，优于Claude 3 Haiku 30%。然而，在虚假信息方面，GPT-4o比Llama-3.3-70B表现出高出50%以上的抵抗说服能力。这些发现为LLMs的说服动态提供了经验性见解，并有助于开发更安全的AI系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLMs）的说服能力和易受说服性的问题。现有方法依赖于人工评估，成本高昂且难以扩展。此外，缺乏统一的评估标准，难以对不同LLMs的说服能力进行客观比较。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化的多智能体交互框架，模拟人类的说服过程。通过让不同的LLMs扮演说服者和被说服者，进行多轮对话，从而量化LLMs的说服效果和抵抗说服的能力。这种方法可以大规模、低成本地评估LLMs的说服能力。

技术框架：PMIYC框架包含以下主要模块：1) 说服者代理：负责尝试说服被说服者代理接受特定观点。2) 被说服者代理：负责评估说服者代理的论证，并决定是否改变自己的观点。3) 对话管理器：负责协调说服者和被说服者之间的对话，控制对话轮数和话题。4) 评估模块：负责根据对话结果，量化说服者代理的说服效果和被说服者代理的易受说服性。框架支持在不同场景下进行评估，包括主观观点和虚假信息。

关键创新：PMIYC框架的关键创新在于其自动化和可扩展性。与传统的人工评估方法相比，PMIYC可以大规模地评估LLMs的说服能力，并提供客观的量化指标。此外，PMIYC框架可以灵活地配置不同的说服场景和评估指标，从而更全面地了解LLMs的说服能力。

关键设计：在PMIYC框架中，关键的设计包括：1) 对话策略：说服者代理采用不同的对话策略，例如情感诉求、逻辑论证等，以提高说服效果。2) 评估指标：采用多种评估指标，例如说服成功率、观点改变幅度等，以全面评估说服效果。3) 对抗性测试：通过引入对抗性的说服者代理，评估被说服者代理的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Llama-3.3-70B和GPT-4o在说服力方面表现相似，均优于Claude 3 Haiku 30%。然而，在面对虚假信息时，GPT-4o比Llama-3.3-70B表现出高出50%以上的抵抗说服能力，表明其在信息安全方面更具优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更安全的AI系统，例如，通过评估LLMs在虚假信息环境下的易受说服性，可以提高其抵御恶意攻击的能力。此外，该框架还可用于评估LLMs在教育、医疗等领域的应用潜力，确保其符合伦理原则。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate persuasive capabilities that rival human-level persuasion. While these capabilities can be used for social good, they also present risks of potential misuse. Moreover, LLMs' susceptibility to persuasion raises concerns about alignment with ethical principles. To study these dynamics, we introduce Persuade Me If You Can (PMIYC), an automated framework for evaluating persuasion through multi-agent interactions. Here, Persuader agents engage in multi-turn conversations with the Persuadee agents, allowing us to measure LLMs' persuasive effectiveness and their susceptibility to persuasion. We conduct comprehensive evaluations across diverse LLMs, ensuring each model is assessed against others in both subjective and misinformation contexts. We validate the efficacy of our framework through human evaluations and show alignment with prior work. PMIYC offers a scalable alternative to human annotation for studying persuasion in LLMs. Through PMIYC, we find that Llama-3.3-70B and GPT-4o exhibit similar persuasive effectiveness, outperforming Claude 3 Haiku by 30%. However, GPT-4o demonstrates over 50% greater resistance to persuasion for misinformation compared to Llama-3.3-70B. These findings provide empirical insights into the persuasive dynamics of LLMs and contribute to the development of safer AI systems.