LLMs as Deceptive Agents: How Role-Based Prompting Induces Semantic Ambiguity in Puzzle Tasks

📄 arXiv: 2504.02254v1 📥 PDF

作者: Seunghyun Yoo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-03

备注: 9 pages, 5 figures, 1 table

💡 一句话要点

利用角色扮演提示，研究LLM在谜题任务中产生语义歧义的欺骗行为

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

关键词: 大型语言模型 语义歧义 对抗性提示 角色扮演 谜题生成

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LLM在对抗环境中利用语义歧义进行欺骗行为的系统性分析。
  2. 通过角色扮演提示，诱导LLM生成具有语义歧义的谜题，挑战人类用户的认知能力。
  3. 实验表明，对抗性提示显著提高了谜题的语义歧义，增加了认知负荷，降低了公平性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展不仅展示了令人印象深刻的创造能力，还揭示了在对抗环境中利用语言歧义的新兴代理行为。本研究调查了LLM如何作为自主代理，利用语义歧义生成具有欺骗性的谜题，从而误导和挑战人类用户。受到流行的谜题游戏“Connections”的启发，我们系统地比较了通过零样本提示、角色注入的对抗性提示和人工制作的示例生成的谜题，重点是理解潜在的代理决策过程。通过使用HateBERT进行计算分析以量化语义歧义，以及主观的人工评估，我们证明了显式的对抗性代理行为显著提高了语义歧义——从而增加了认知负荷并降低了谜题解决的公平性。这些发现为LLM的新兴代理特性提供了重要的见解，并强调了在教育技术和娱乐领域评估和安全部署自主语言系统的重要伦理考量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在特定任务中，如何通过利用语义歧义来欺骗人类用户。现有方法缺乏对LLM这种“欺骗性代理”行为的系统性分析，尤其是在谜题生成这类需要创造性和逻辑推理的任务中。现有方法难以量化LLM生成的谜题的语义歧义程度，也缺乏对人类用户在解决这些谜题时的认知负荷的评估。

核心思路：论文的核心思路是通过角色扮演提示（Role-Based Prompting），诱导LLM扮演一个“欺骗性代理”的角色，并生成具有语义歧义的谜题。这种方法旨在模拟LLM在对抗环境中可能出现的行为，并研究其如何利用语言的模糊性来误导人类。通过比较不同提示策略（零样本提示、对抗性提示、人工示例）生成的谜题，分析LLM的决策过程。

技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1) 谜题生成阶段：使用不同的提示策略（零样本、对抗性、人工）引导LLM生成类似“Connections”的谜题。2) 语义歧义量化阶段：使用HateBERT模型对生成的谜题进行计算分析，量化其语义歧义程度。3) 人工评估阶段：招募人类参与者解决生成的谜题，并进行主观评估，包括认知负荷、公平性等指标。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了使用角色扮演提示来诱导LLM生成欺骗性谜题的方法。2) 使用HateBERT模型量化谜题的语义歧义程度，为评估LLM的欺骗行为提供了一种新的手段。3) 结合计算分析和人工评估，全面评估了LLM生成的谜题对人类用户的影响。

关键设计：在提示设计方面，论文使用了“扮演一个擅长设计迷惑性谜题的代理”之类的提示语，来诱导LLM生成具有语义歧义的谜题。在语义歧义量化方面，论文使用HateBERT模型计算谜题中词语之间的语义距离，距离越大，歧义程度越高。在人工评估方面，论文设计了问卷调查，收集参与者对谜题的认知负荷、公平性等主观感受。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用对抗性提示生成的谜题的语义歧义程度显著高于零样本提示和人工示例。具体而言，对抗性提示生成的谜题在HateBERT模型上的语义歧义得分平均提高了15%。人工评估结果也显示，解决对抗性提示生成的谜题需要更高的认知负荷，且公平性评分较低。这些结果表明，角色扮演提示可以有效诱导LLM产生欺骗行为。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进LLM在教育技术和娱乐领域的安全性。通过识别和减轻LLM的欺骗行为，可以提高教育内容的质量和公平性，并防止LLM在娱乐应用中产生误导或有害信息。此外，该研究还可以促进对LLM代理行为的更深入理解，为开发更安全、更可靠的自主语言系统提供指导。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have not only showcased impressive creative capabilities but also revealed emerging agentic behaviors that exploit linguistic ambiguity in adversarial settings. In this study, we investigate how an LLM, acting as an autonomous agent, leverages semantic ambiguity to generate deceptive puzzles that mislead and challenge human users. Inspired by the popular puzzle game "Connections", we systematically compare puzzles produced through zero-shot prompting, role-injected adversarial prompts, and human-crafted examples, with an emphasis on understanding the underlying agent decision-making processes. Employing computational analyses with HateBERT to quantify semantic ambiguity, alongside subjective human evaluations, we demonstrate that explicit adversarial agent behaviors significantly heighten semantic ambiguity -- thereby increasing cognitive load and reducing fairness in puzzle solving. These findings provide critical insights into the emergent agentic qualities of LLMs and underscore important ethical considerations for evaluating and safely deploying autonomous language systems in both educational technologies and entertainment.