Large Language Models Pass the Turing Test

文章总结主要内容研究目的：通过随机对照的三方图灵测试，验证当代大型语言模型（LLMs）能否与人类区分。实验设计：参与者：126名UCSD本科生和158名Prolific平台用户。模型：ELIZA（规则型）、GPT-4o、LLaMA-3.1-405B、GPT-4.5。提示策略：分为无角色（NO-PERSONA）和拟人化角色（PERSONA）两种提示。测试流程：每个参与者作为审讯者进行8轮对话，每轮同时与人类和AI交互，判断谁是人类。主要发现：GPT-4.5-PERSONA：73%的胜率（显著高于人类被选中的概率）。LLaMA-3.1-PERSONA：56%的胜率（与人类无显著差异）。基准模型（ELIZA和GPT-4o）胜率显著低于机会水平（23%和21%）。提示工程的重要性：拟人化提示显著提升模型表现。创新点