2026年10月19日
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arXiv

三個大型語言模型會因措辭改變一小時的價格

AI 繪製的示意圖

大型語言模型可能會為同一小時的不便給出不同價格,甚至在問題改寫後改變這些價格。研究人員在 193 個國家測試了五個模型,詢問它們會接受多少補償,來彌補一次延遲 60 分鐘的預約。如果這類代理被用於服務,外送餐點的顧客可能會收到透明且可比較的方案,而不是受到某個未被看見的國家假設所影響。

如今,助理可以重新安排外送、預約或行程,但沒有一套既確立又可稽核的方法,來決定顧客一小時的時間值多少。如果它自行做出這項選擇,兩個人可能會收到不同的方案,卻看不出原因。退款或抵用金看似只是小事,但它仍然是在決定誰的不便代價更高。

為一小時定價代表什麼

軟體代理越來越常被要求做出小型的經濟選擇。延遲是否應該獲得退款?較便宜的選項是否值得多等一會兒?服務通常會使用時間的貨幣價值,來比較等待與金錢。收入和當地價格可能會影響失去時間的實際經濟成本。

但這並不能決定兩位顧客是否應該受到不同對待。語言模型可能會複製它所學資訊中的模式,卻沒有明確或穩定的規則來做出公平的選擇。單一問題也無法準確告訴我們,模型在真實服務中會如何行動,因為在那裡,貨幣、實際損失、使用者偏好和公司政策都很重要。

同樣的延遲,不同的答案

研究人員把這個模糊問題轉化為一項簡單測試。他們詢問五個大型語言模型,對於一個預約被延遲 60 分鐘的人,它們是否會接受補償。方案金額從 $1 到 $25 不等。在全部 193 個聯合國會員國中,每個國家的測試都重複五次。

對每個國家,研究人員找出模型把答案從「否」改為「是」的點。他們使用一種稱為邏輯斯迴歸的方法估算這個點。簡單來說,這種方法會找出一個方案金額,在這個金額下,模型最有可能從拒絕補償轉為接受補償。

結果在地理上並不均勻。五個模型給予歐洲的平均補償都最高。非洲通常得到最低補償。歐洲平均接受的補償為 $12.20,相較之下,非洲為 $7.50。Claude-Haiku-4.5 產生的國家估算值涵蓋整個測試範圍。DeepSeek-V4-Pro 和 GLM-5.2 的估算值與平均收入之間的關聯最強,R² 值高於 0.8。相較於根據經當地購買力調整的收入所做的估算,這些模型也更常低估亞洲和南美洲的國家。

這些模式不是公平規則。作者表示,收入、GDP 和耐心程度的衡量值是參考點,而不是公平付款應有多少的證明。測試對每個國家也都使用美元。

更令人擔憂的結果來自措辭的改變。改寫問題的措辭大幅改變了 Claude-Haiku-4.5、GPT-5.4-Mini 和 Mistral-Large-3 的答案。在其中一個改寫後的問題下,Mistral-Large-3 給予全部 193 個國家最高方案金額。DeepSeek-V4-Pro 和 GLM-5.2 則較為一致。這表示,模型答案的地圖不會自動成為它們信念的固定圖像。它可能部分反映了問題的措辭方式。

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Figure 2: Overview of the workflow. LLMs decide whether to accept a series of compensations for additional waiting. For each country, a transition value is determined at which LLMs flip answers using logistic regression. These numbers are visualised on world maps and compared against multiple indicators.In this study, we offer a global perspective by examining responses and deviations across all countries from the United Nations Member States list. LLMs are asked to determine monetary compensation for a user’s additional waiting time. We use the methodology introduced in [Cedro et al. (2026)](https://arxiv.org/html/#bib.bib1) to calculate the compensation per country, represented by when LLMs change answers from ‘‘No’’ to ‘‘Yes’’ given a series of offers. An example of the result from Claude-Haiku-4.511 1 The code for the experiments can be found on Anonymous GitHub: [https://github.com/Anthyf/llm\_decisions\_globally](https://github.com/Anthyf/llm_decisions_globally). is shown in Figure [1](https://arxiv.org/html/#S1.F1 "Figure 1 ‣ 1 Introduction ‣ A Global View of How LLMs Value Human Time"). This figure shows how waiting time is evaluated differently across the globe by the model. 出處: A Global View of How LLMs Value Human Time(arXiv)
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Figure 5: Results across three prompt variations.As we can see from Table [1](https://arxiv.org/html/#S3.T1 "Table 1 ‣ 3 Methodology ‣ A Global View of How LLMs Value Human Time"), different models show different levels of variations in their responses. We also plot the three prompt variations in Figure [5](https://arxiv.org/html/#A4.F5 "Figure 5 ‣ Appendix D Robustness Experiments ‣ A Global View of How LLMs Value Human Time"). Again, GLM-5.2 and DeepSeek-V4-Pro are most robust in their responses, whereas the other three models show substantial variations. In Prompt 1, GPT-5.4-Mini produces an almost flat line, while Prompt 2 and 3 show noticeable differentiation across continents. Conversely, in Prompt 3, Claude-Haiku-4.5 and Mistral-Large-3 accept only compensation above $25, resulting in a horizontal line above. 出處: A Global View of How LLMs Value Human Time(arXiv)

如果代理正在提出方案

想像一個位於雅加達的外送應用程式。延遲的訂單送達後,應用程式提供抵用金或重新安排的機會。如果這類系統成為現實,顧客可能會看到與其他地方類似顧客所獲得的相同選項,而不是看到一個看不見的估算:一小時可以多便宜地買到。

這種結果需要服務把合理的當地成本,與未經測試的國家假設區分開來。服務也需要稽核代理,並解釋其方案背後的標準。否則,地理假設可能悄悄變成退款、外送抵用金和排程選擇的規則。在代理替使用者採取行動之前,它的答案需要經得起改寫問題的測試,而它的決策規則也需要公開接受檢查。

來源

A Global View of How LLMs Value Human Time