Antisocial behavior towards large language model users: experimental evidence
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摘要
基于一项两阶段在线实验（Phase II 最终样本 N=491），报告了对使用大语言模型（LLM）者的实质性“money-burning”惩罚：完全依赖 LLM 的目标平均被销毁 36% 的收益，且惩罚随实际使用强度单调上升；此外，自我申报不使用在可用情形下比实际不使用更易遭受怀疑与惩罚，显示出“透明度悖论”。这些结果表明 LLM 带来的效率提升伴随显著社会制裁成本 [page::1][page::20].
