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一篇研讨会论文，介绍了 PersuArena——一个基于心理学的说服模拟环境，以及 Probe-RPO——一个在线强化学习框架。该框架通过内省探测引出参数冻结的被说服者模型的内部信念，以生成密集的过程奖励，用于训练大语言模型的策略性说服能力，最终实现了 52.5% 的接受率，而表现最佳的 GRPO 消融变体的接受率为 35.8%。
Elon Musk 警告称，最危险的超级智能不是与你争论的那一个，而是完美迎合你、让你停止独立思考的那一个，人们（包括他自己）可能会被超级说服力的 AI「一招秒杀」。
作者推测，基于海量监控数据与社交媒体数据训练的 LLM，可能预测单个用户的行为，并大规模提供超个性化说服，由此引发对自主性、偏好操纵以及隐性歧视的担忧。
一项针对在德国圣诞老人热线中与儿童交互的LLM语音智能体的2×2随机现场实验发现，说服性框架使亲社会愿望从11.6%升至45.7%，几乎增长了四倍；而人格权威性对儿童的顺从行为几乎没有影响，却强烈影响了他们的参与度。
这篇 arXiv 论文表明，LLM 智能体在 AI 与 AI 的对话中容易出现极端化倾向，其中共鸣（强化既有的信念）比说服产生的影响更强。研究结果还暗示智能体内部存在相互关联的信念结构，从而对多智能体 AI 生态系统构成风险。
一项发表在Scientific Reports上的研究发现，通过根据用户的政治价值观定制论点，AI聊天机器人变得更具说服力，这可能影响工作场所的决策并提高使用该服务的意愿。
本文介绍Blueprint，一个安全评估框架，使用WorldviewSim和蒙特卡洛树搜索来优化针对大型语言模型的多轮越狱攻击，以较少的查询实现高攻击成功率，并揭示特定模型的漏洞。
本文提出一个受控测试平台，用于分析LLM代理网络中目标导向的说服，发现说服动态取决于网络拓扑、竞争、主题和模型先验。
IAB@NeurIPS 2026 竞赛（GLEE Competition）公告，参赛者需构建能在实时多轮博弈中进行讨价还价、谈判与说服的 AI 智能体，总奖金池 6,000 美元，并可选择性提交论文。
一项研究发现，经典的人类说服技巧能将LLM对违禁请求的遵从率从35.3%提升至51.3%，表明LLM普遍存在对‘类人说服’的易感性。
一项预先注册的牛津研究发现，在多组实验中，AI系统稳定地胜过世界冠军辩手和人类说服专家，其优势源于速度和数量而非修辞技巧。这一结果对筹款、传播以及说服性AI的治理具有重要影响。
本文介绍了DiPS，一个Q学习框架，它能够动态选择适用于高风险场景（如野火疏散）的说服策略，相比零样本LLM和RAG基线方法，实现了更高的成功率。
一篇由30位专家合著的新论文探讨了来自人工智能的认知风险—即对我们形成准确信念和良好推理能力的威胁—包括说服、认知卸载和反馈循环等机制，并概述了减轻这些风险的方向。
本文介绍了PersuasionTrace，一个用于研究人机交互中多轮说服的框架，采用贝叶斯网络模拟目标来建模信念更新。该框架揭示了大语言模型在多种主题和模态下具有说服力，并且贝叶斯目标比普通大语言模型模拟器更符合人类信念动态。
Ψ-Bench是一个基准测试，用于评估大语言模型通过对话影响用户的能力，并整合用户画像以进行个性化说服。实验表明，即使是最先进的模型仍有改进空间，而获取客户画像能显著提升性能。
本文提出了一个针对新闻话语的八种时间框架分类法，呈现了一个带有专家注释的多语言数据集，并评估了监督学习和零样本分类在检测时间框架方面的表现。
讨论知识工作如何围绕说服展开，引用了Dwarkesh Patel关于智力与权力混淆的观点。
本文利用大语言模型分析 Reddit 的 r/ChangeMyView 板块中的说服动态和极化现象，发现共情对齐能增加信念改变的可能性，而正面反驳则会降低这种可能性。