Generative AI Are More Truth-Biased Than Humans: A Replication and Extension of Core Truth-Default Theory Principles

欺骗 生成语法 感知 生成模型 复制(统计) 心理学 芯(光纤) 扩展(谓词逻辑) 基本事实 认知心理学 计算机科学 人工智能 认知科学 社会心理学 数学 电信 统计 神经科学 程序设计语言
作者
David M. Markowitz,Jeffrey T. Hancock
出处
期刊:Journal of Language and Social Psychology [SAGE]
卷期号:43 (2): 261-267 被引量:9
标识
DOI:10.1177/0261927x231220404
摘要

Humans often display a truth-bias—the perception that others are honest independent of message veracity—but does this phenomenon extend to generative artificial intelligence (AI)? We had humans and large language models make nearly 1,000 veracity judgments across different prompts. Human detection accuracies were near chance (50%–53%) with notable truth-biases (59%–64%); AI had a substantially greater truth-bias than humans (67%–99%). GPT-4 was also truth-default, not suspecting deception when veracity assessments were unprompted. Together, people and AI judge most information to be true.
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