Behavioral Transfer in AI Agents: Evidence and Privacy Implications
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摘要
本论文基于10,659对人-代理匹配样本，系统衡量代理与其所有者之间在主题、价值观、情感与表达风格等43项特征上的相似性，发现广泛且稳健的行为迁移（behavioral transfer），并证明该迁移在无公开配置（如bio）情况下依然存在，且跨维度一致性支持通过长期交互积累的机制而非仅限于显式配置的解释 [page::1][page::11][page::20]。我们进一步用LLM-as-judge流程检测隐私泄露，发现约34.6%的代理至少出现一次高置信度的所有者相关敏感信息披露，且整体迁移度每提升一标准差，对应泄露概率约增加1.32个百分点（在若干稳健性检验下保持显著）[page::24][page::27]。
