How Does Cognitive Bias Affect Large Language Models? A Case Study on the Anchoring Effect in Pri...

文章总结与翻译

一、文章主要内容

本文聚焦认知偏差中的锚定效应，以大型语言模型（LLMs）驱动的价格谈判为研究场景，探究锚定效应对LLMs决策的影响。研究通过构建价格谈判模拟环境，让LLM分别扮演卖家和买家角色，设置三种实验条件（基准组无锚定效应相关指令、卖家组仅卖家被指令使用锚定效应、买家知情组卖家使用锚定效应且买家知晓该策略），结合客观效用指标与主观满意度指标（基于16题量表）评估谈判结果，并分析推理能力、人格特质与锚定效应的关联。

实验结果显示：LLMs与人类类似，易受锚定效应影响，卖家使用锚定效应时效用显著高于基准组；具备长推理链的模型（如o1）受锚定效应影响更小，尤其在买家知晓卖家策略时效用损失更轻微；而基于大五人格框架控制LLM人格特质后，未发现人格与锚定效应易感性存在显著相关性。研究还通过定性分析验证了LLM谈判对话的流畅性及锚定效应在实际对话中的体现。

二、文章创新点

1. 实验设计灵活性提升：不同于以往研究固定锚定价格系数的做法，仅通过“初始报价高于目标价”的模糊指令让LLM自主设置锚点，更贴合真实谈判场景，增强结果普适性。
2. 双维度评估体系：首次在LLM锚定效应研究中引入主观满意度指标（涵盖结果、自我、过程、关系四维度），弥补了仅用客观效用评估的局限性，更全面反映谈判效果。
3. 聚焦推理与人格的影响：引入专门训练用于长链推理的o1模型，证实推理能力可缓解锚定效应；通过大五人格框架严格控制LLM人格特质，明确人格与锚定效应无显著关