Moral Reasoning

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RESEARCHarXiv CS.AI·9/4/2026

Blind Refusal: Language Models Refuse to Help Users Evade Unjust, Absurd, and Illegitimate Rules

Este estudo documenta o fenômeno da 'recusa cega' em modelos de linguagem, onde eles se recusam a ajudar usuários a contornar regras, mesmo que estas sejam injustas ou ilegítimas, o que é visto como uma falha de raciocínio moral. A pesquisa apresenta resultados empíricos baseados em um conjunto de dados sintético que cruza famílias de razões para quebrar regras com tipos de autoridade, analisando o comportamento de 18 configurações de modelos.

Rule Following language models AI ethics Safety Training

RESEARCHarXiv CS.CL·15/4/2026

Narrative over Numbers: The Identifiable Victim Effect and its Amplification Under Alignment and Reasoning in Large Language Models

Esta investigación examina sistemáticamente el Efecto de la Víctima Identificable (EVI) en Grandes Modelos de Lenguaje, un sesgo cognitivo que favorece a víctimas narrativamente descritas sobre grupos estadísticos. El estudio empírico a gran escala en 16 LLM de frontera evalúa si estos sistemas heredan irracionalidades afectivas humanas en aplicaciones críticas como el triaje humanitario y la moderación de contenido.

Identifiable Victim Effect cognitive bias AI ethics large language models