Investigating the Effects of Cognitive Biases in Prompts on Large Language Model Outputs

📄 arXiv: 2506.12338v1 📥 PDF

作者: Yan Sun, Stanley Kok

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-14

💡 一句话要点

研究认知偏差对大语言模型输出的影响，揭示提示词偏见与模型可靠性的关系

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

关键词: 认知偏差 大语言模型 提示词工程 注意力机制 模型鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型易受提示词中认知偏差的影响，导致输出结果不准确或产生误导。
  2. 通过系统性地将认知偏差引入提示词，分析其对大语言模型在不同任务上的性能影响。
  3. 实验结果表明，即使细微的偏差也会显著影响模型的答案选择，并改变模型的注意力分布。

📝 摘要（中文）

本文研究了认知偏差对大语言模型（LLMs）输出的影响。诸如确认偏差和可得性偏差等认知偏差，可以通过提示词扭曲用户输入，可能导致LLMs产生不忠实和误导性的输出。本研究采用系统性框架，将各种认知偏差引入提示词，并评估其对LLM在多个基准数据集（包括通用和金融问答场景）上的准确性的影响。结果表明，即使是细微的偏差也会显著改变LLM的答案选择，突显了对偏差感知提示词设计和缓解策略的关键需求。此外，我们的注意力权重分析突出了这些偏差如何改变LLM的内部决策过程，以与输出不准确相关的方式影响注意力分布。这项研究对人工智能开发者和用户在增强人工智能应用在各个领域的鲁棒性和可靠性方面具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大语言模型（LLMs）在面对带有认知偏差的提示词时，其输出结果的可靠性和准确性问题。现有方法通常假设提示词是中立和客观的，忽略了用户在构建提示词时可能存在的认知偏差，这些偏差会导致LLMs产生不准确或误导性的答案。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地引入各种认知偏差到提示词中，然后观察这些偏差对LLMs输出结果的影响。通过分析LLMs的注意力权重，进一步理解认知偏差如何影响LLMs的内部决策过程。这样可以揭示LLMs对认知偏差的敏感性，并为设计更鲁棒和可靠的LLMs提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择具有代表性的认知偏差类型，例如确认偏差和可得性偏差。2) 构建包含这些认知偏差的提示词。3) 使用这些提示词来查询LLMs，并记录LLMs的输出结果。4) 使用基准数据集评估LLMs输出结果的准确性。5) 分析LLMs的注意力权重，以了解认知偏差如何影响LLMs的内部决策过程。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地研究了认知偏差对LLMs输出的影响，并提出了一个评估LLMs对认知偏差敏感性的框架。此外，通过分析LLMs的注意力权重，深入理解了认知偏差如何影响LLMs的内部决策过程。这为设计更鲁棒和可靠的LLMs提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了多种具有代表性的认知偏差类型，以全面评估LLMs对不同类型认知偏差的敏感性。2) 使用了多个基准数据集，包括通用和金融问答场景，以评估LLMs在不同领域的性能。3) 分析了LLMs的注意力权重，以了解认知偏差如何影响LLMs的内部决策过程。4) 采用了多种评估指标，包括准确率和F1值，以全面评估LLMs的输出结果。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是细微的认知偏差也会显著改变LLM的答案选择，降低模型在通用和金融问答任务上的准确性。注意力权重分析显示，认知偏差会改变LLM的内部决策过程，影响注意力分布，导致输出结果不准确。这些发现强调了在提示词设计中考虑认知偏差的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在各个领域的可靠性和鲁棒性，尤其是在金融、医疗等对准确性要求高的领域。通过设计偏差感知的提示词和开发缓解策略，可以减少认知偏差对模型输出的影响，提高人工智能应用的可靠性，并为用户提供更值得信赖的信息。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the influence of cognitive biases on Large Language Models (LLMs) outputs. Cognitive biases, such as confirmation and availability biases, can distort user inputs through prompts, potentially leading to unfaithful and misleading outputs from LLMs. Using a systematic framework, our study introduces various cognitive biases into prompts and assesses their impact on LLM accuracy across multiple benchmark datasets, including general and financial Q&A scenarios. The results demonstrate that even subtle biases can significantly alter LLM answer choices, highlighting a critical need for bias-aware prompt design and mitigation strategy. Additionally, our attention weight analysis highlights how these biases can alter the internal decision-making processes of LLMs, affecting the attention distribution in ways that are associated with output inaccuracies. This research has implications for Al developers and users in enhancing the robustness and reliability of Al applications in diverse domains.