元分析：LLM损失厌恶弱于人类

一项元分析汇总 11 项研究中 32 个大语言模型的 102 个拟合估计，检验其是否符合前景理论的三个成分，结果发表在 arXiv（2610.33103，作者 Adi Tarabeih）。结论是：LLM 的损失厌恶弱于人类，合并 λ 为 1.26（95% CI 1.06–1.46），远低于人类的 1.96。 在价值函数上，采用 Tversky-Kahneman 拟合方法时 LLM 接近线性（指数 1.01，人类为 0.67），即敏感性递减特征较弱；但概率加权仍呈与人类相似的倒 S 形（γ 为 0.81 和 0.84）。 作者称，这些总体结论在具体模型家族和不同拟合方法下会有变化。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。