研究：LLM 比人类更易产生错觉模式感知并导致虚假推理
Illusory Pattern Perception Drives Spurious Inference in Large Language Models
AI 导读
论文研究大语言模型是否表现出人类的错觉模式感知，即从随机数据中推断出并不存在的有意义关联。作者称这是首个针对 LLM 错觉模式感知的系统研究，将经典心理学范式改造为三项任务，并与人类行为做直接实证对比，发现 LLM 的错觉模式感知往往强于人类，模型倾向于把频繁出现的正面属性过度关联到多数群体或大型组织，也更易从模糊事件中构建因果叙事。为揭示机制，作者基于 Sparse Autoencoders（SAEs）构建特征可解释性框架分析内部表征，结果显示整体频率感知与分析性认知取向与错觉感知的出现相关。代码见 https://github.com/NusIoraPrivacy/illusory。