一项实验让语言模型扮演审计人员，先形成估计，再面对没有新增证据的上级、同事、外部审阅人或客户质疑。研究比较了 12 组模型设置。
作者发现，模型会对部分社会压力调整判断，但反应并不完全像人类：在加入职业利益诱因后，许多模型反而减少修改，并将诱因识别为独立性威胁。不同模型的调整方向也不一致。
审计场景研究：AI 也会受到同事意见影响
一项实验让语言模型扮演审计人员，先形成估计，再面对没有新增证据的上级、同事、外部审阅人或客户质疑。研究比较了 12 组模型设置。
一项实验让语言模型扮演审计人员，先形成估计，再面对没有新增证据的上级、同事、外部审阅人或客户质疑。研究比较了 12 组模型设置。
一项实验让语言模型扮演审计人员，先形成估计，再面对没有新增证据的上级、同事、外部审阅人或客户质疑。研究比较了 12 组模型设置。
作者发现，模型会对部分社会压力调整判断，但反应并不完全像人类：在加入职业利益诱因后，许多模型反而减少修改，并将诱因识别为独立性威胁。不同模型的调整方向也不一致。