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本文认为,对AI保持礼貌无论其是否有意识,都对人类用户的品格有益。它探讨了礼貌作为有意义的实践与情感化的拟人论之间的辩论。
本文研究了用户提示中的礼貌和不礼貌表达如何影响LLM在三种语言和五个主流模型上的响应,发现礼貌效应是语言和模型相关的,而非通用的。作者发布了PLUM多语言语料库,包含1,500个人工验证的提示和礼貌标注,并使用八个因素评估响应质量。