Impact of Task Phrasing on Presumptions in Large Language Models

📄 arXiv: 2605.00436v1 📥 PDF

作者: Kenneth J. K. Ong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-05-01

💡 一句话要点

研究表明任务措辞会影响大语言模型中的预设，降低其适应性

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

关键词: 大语言模型 任务措辞 预设 迭代囚徒困境 决策 逻辑推理 可靠性 安全性

📋 核心要点

  1. 大语言模型在实际应用中存在安全性和可靠性问题，任务措辞可能导致模型产生不合理的预设。
  2. 通过设计不同的任务措辞，研究预设对大语言模型在迭代囚徒困境中决策的影响。
  3. 实验表明，中性的任务措辞能有效减少模型的预设，提升逻辑推理能力。

📝 摘要（中文）

本研究关注大语言模型（LLM）在不可预测的现实世界应用中的安全性和可靠性问题，探讨了任务措辞如何导致LLM产生预设，从而使其难以适应偏离这些预设的任务。我们以迭代囚徒困境为例，研究了这些预设对LLM性能的影响。实验表明，即使经过推理步骤，LLM在决策时也容易受到预设的影响。然而，当任务措辞中立时，模型表现出逻辑推理能力，且预设较少。这些发现强调了适当的任务措辞对于降低LLM中预设风险的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大语言模型在面对不同任务措辞时，是否会产生预设，以及这些预设如何影响其决策能力。现有方法忽略了任务措辞对模型行为的潜在影响，导致模型在实际应用中可能做出不合理的决策。

核心思路：论文的核心思路是通过改变任务的措辞方式，诱导大语言模型产生不同的预设，然后观察这些预设如何影响模型在迭代囚徒困境中的决策。通过对比不同措辞下的模型表现，分析预设对模型行为的影响。

技术框架：该研究以迭代囚徒困境为实验平台，设计了多种任务措辞，包括带有倾向性的措辞和中性的措辞。大语言模型在不同措辞下进行决策，研究人员分析模型的决策模式，评估预设的影响。

关键创新：论文的关键创新在于揭示了任务措辞对大语言模型预设的显著影响。以往研究主要关注模型本身的结构和训练方法，而忽略了任务描述方式对模型行为的潜在影响。该研究强调了任务措辞在设计和应用大语言模型时的重要性。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 设计了多种不同倾向性的任务措辞，例如鼓励合作或鼓励竞争的措辞；2) 使用迭代囚徒困境作为实验平台，可以观察模型在多轮博弈中的决策变化；3) 分析模型的决策模式，例如合作率、背叛率等，以量化预设的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，带有倾向性的任务措辞会导致大语言模型产生预设，从而影响其在迭代囚徒困境中的决策。相比之下，中性的任务措辞可以减少预设，使模型表现出更强的逻辑推理能力。该研究强调了任务措辞在设计和应用大语言模型时的重要性，为提升模型的可靠性和安全性提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在各种实际场景中的可靠性和安全性，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。通过优化任务措辞，可以减少模型产生不合理预设的风险，提高决策的准确性和公正性。未来的研究可以探索更复杂的任务场景和更有效的措辞优化方法。

📄 摘要（原文）

Concerns with the safety and reliability of applying large-language models (LLMs) in unpredictable real-world applications motivate this study, which examines how task phrasing can lead to presumptions in LLMs, making it difficult for them to adapt when the task deviates from these assumptions. We investigated the impact of these presumptions on the performance of LLMs using the iterated prisoner's dilemma as a case study. Our experiments reveal that LLMs are susceptible to presumptions when making decisions even with reasoning steps. However, when the task phrasing was neutral, the models demonstrated logical reasoning without much presumptions. These findings highlight the importance of proper task phrasing to reduce the risk of presumptions in LLMs.