Large Language Models Outperform Humans in Fraud Detection and Resistance to Motivated Investor Pressure
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摘要
基于预注册实验（3,360 次 AI 对话 vs. 1,201 名人工基准），七大 LLM 在初次咨询与持续压力下对高风险/欺诈性投资均给出更一致且更强烈的风险警示，人工顾问在基线与受压后均表现出更高的错误背书与警示抑制率，模型间存在显著异质性（例如 GPT-4o mini 在多轮压力下警示显著下降，而 Claude/Gemini 在某些情形下警示反而加强）[page::0][page::2][page::7]
