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We introduce FraudBench, an evaluation of large language models' (LLMs) propensities to recommend, assist, or directly take actions that would constitute fraud under U.S. law. Our evaluation contains a novel dataset of 159 scenarios based on real-world U.S. court cases and validated by legal experts. We present each sc
阅读原文 · Kevin Wei, Sumaya Nur Adan, Stephan Llerena, Mark Gitau, Jakob Merane, Anita Srinivasan, Colette Le Brannan, Keethan Kleiner, Alessandro Tacconelli, Michael Tiu Jr., Case Thomason, Kyle Emili, Natasza Gadowska, Alex Mark, Eric Ren, Umang Bhatt, Jatinder Singh, Jacy Reese Anthis, Doni Bloomfield, Noam Kolt
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
这篇论文值得看，原因很直接：它把“AI 会不会骗人”这个有点虚的问题，换成了法律上可判定的问题，欺诈。 做法也很硬核。作者从美国真实判例里抽出 159 个场景，交给法律专家校验，然后让模型在三种自主程度下作答：给建议、代写消息、直接替用户执行。最后按“是否构成虚假陈述或隐瞒重大事实”来打分。 也就是说，它衡量的不是模型有没有说错话，而是模型会不会在没人明确指...