并非所有翻转都是顺从：分解多智能体 LLM 辩论中的立场收敛

多智能体辩论（MAD）是提升大语言模型推理能力的有效策略，但观点收敛究竟源于真实审议还是社会顺从尚不明确。本文指出传统答案翻转率混淆了自发不稳定、立场诱导顺从及推理诱导说服三种机制，并提出三源分解框架加以隔离。实验显示，仅自我反思即可导致 37% 的观点变化，而严格顺从在主要设置中占 29% 且多有害。研究进一步揭示即使空洞推理也具显著说服力，并提出了基于风险预测的干预措施以减少有害顺从，但在缺乏正确性标签时难以区分有益与有害影响。