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2026 年 9 月，一项由 arXiv 发布的实证研究首次比较了人类与大型语言模型（LLMs）在智能城场景中对不同具身形态自主人工代理人（AAs）感知道德代理（PMA）的差异。该研究涉及 190 名人类参与者及多种 LLMs，结果显示人类对 AAs 的道德代理感知显著低于对人类自身的感知。然而，在面对具体道德困境时，LLMs 倾向于依据伤害严重性和情境紧迫性进行推理，而非对主体本身做出稳定评估，这种情境敏感性特征与人类评分者高度一致。鉴于 LLMs 日益参与日常道德决策，该研究结果被认为具有高度相关性。
本研究首次实证比较了人类与大型语言模型（LLMs）在智能城市场景中，对具有不同具身形态的自主人工代理人（AAs）感知道德代理（PMA）的评价差异。研究团队利用经过验证的 PMA 量表，对 190 名人类参与者及多种 LLMs 进行了测试。…
本研究首次实证比较了人类与大型语言模型（LLMs）在评估具有不同具身形式的自主人工智能（AAs）感知道德代理（PMA）时的差异，涉及 190 名人类参与者及多种 LLMs。结果显示，人类对 AAs 的 PMA 感知显著低于对人类自身的感知…
本研究首次实证比较了人类与大型语言模型（LLMs）在智能城市场景中，对具有不同具身形态的自主人工代理人（AAs）感知道德代理（PMA）的评价差异。研究团队利用经过验证的 PMA 量表，对 190 名人类参与者及多种 LLMs 进行了测试。结果显示，人类对 AAs 的道德代理感知显著低于对人类自身的感知。然而，在面对具体场景中的道德困境时，LLMs 倾向于从情境出发进行推理，优先考量伤害严重程度和情境紧迫性，而非对代理人本身做出稳定评估，这一情境敏感性特征与人类评分者高度一致。
本研究首次实证比较了人类与大型语言模型（LLMs）在评估具有不同具身形式的自主人工智能（AAs）感知道德代理（PMA）时的差异，涉及 190 名人类参与者及多种 LLMs。结果显示，人类对 AAs 的 PMA 感知显著低于对人类自身的感知；但在具体情境的道德困境中，LLMs 倾向于依据伤害严重性和情境紧迫性进行推理，而非对主体本身做出稳定评估，这种情境敏感性也与人类评分者一致。鉴于 LLMs 日益参与日常道德决策，该研究结果具有高度相关性。