本研究解决了生成模型在高风险决策特别是再犯预测中的对齐问题，评估其与人类及预测人工智能模型的比较。通过结合多种数据集，研究表明生成模型可以通过上下文学习实现超越人类决策的表现，而反歧视提示却可能导致模型自我抑制，影响预测结果。
研究发现，用人类和大型语言模型（llm）评估llm性能存在偏见。分析142个样本显示，评判者易受扰动影响，存在显著偏见。研究提出识别五种偏见的新框架，并利用这些弱点攻击llm评判者，旨在提高对评估系统脆弱性的认识，推动更健壮的评估方法开发。
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