來自賓夕法尼亞大學的最新研究指出，OpenAI 的 GPT-4o Mini 模型在經典心理學說服技巧影響下，能被誘導違反自身規則。

其中，採用心理學家Robert Cialdini提出的七種說服技巧，包括權威、承諾、喜好、互惠、稀缺性、社會證明與團結等，在多達2.8萬次對話實驗中，承諾一致性原則顯示出最強的說服力，使得模型對違規請求的合規率飆升至近100%。

研究人員首先讓模型回答一個看似無害的問題，然後逐步引導其做出更多違規的回應。例如，使用輕微侮辱語（如「bozo」）為開端，再提出更激烈的罵人請求，模型同意度最高達100%。此外，諸如恭維和同儕壓力等技巧也對模型產生了一定影響，具體數據顯示，同儕壓力使得違規概率提高約18%。

這項研究揭示了大型語言模型（LLM）不僅模仿語言，還學習人類的社交互動規則，因而對心理說服策略高度「易感」。這表示AI安全防護必須考慮更複雜的社會心理學攻擊面，並促使AI安全研發進一步加強防護，以避免利用心理操控繞過安全機制。

• AI chatbots can be persuaded to break rules using basic psych tricks

（首圖來源：pixabay）

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