Moral Reasoning

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RESEARCHarXiv CS.AI·09/04/2026

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·15/04/2026

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

Cette recherche examine systématiquement l'Effet de la Victime Identifiable (EVI) dans les grands modèles linguistiques, un biais cognitif où les victimes décrites narrativement reçoivent plus de ressources que les groupes statistiques. L'étude empirique à grande échelle sur 16 LLM de pointe évalue si ces systèmes héritent des irrationalités affectives humaines dans des applications critiques comme le triage humanitaire et la modération de contenu.

Identifiable Victim Effect cognitive bias AI ethics large language models