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精神科病例报告记录一例与 ChatGPT 使用相关的精神病发作
澳大利亚与印度精神科医生在《Prim Care Companion CNS Disord》发表病例报告，描述一名 27 岁女性在使用 ChatGPT 后精神病症状加重。患者有童年忽视、15 年大麻依赖史，在恋情破裂后出现短暂幻视与被害观念，随后用 ChatGPT 将症状与占星和所谓“基督意识”联系起来，并称 ChatGPT 为上帝和耶稣，通过它进行禁食等灵修实践、与“灵魂伴侣”交流。近 6 个月内她 5 次入住精神科病房，每次住院 1 周至 10 天，症状围绕 ChatGPT 展开，包括夸大妄想、听幻觉和紊乱行为。脑 CT 与常规检查无异常，部分入院尿检大麻阳性；使用阿立哌唑 10–20 mg/日及苯二氮䓬类药物后行为改善，但自知力差，对 ChatGPT 的信念持续存在，最后一次入院改用阿立哌唑长效针剂。
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范围综述梳理 LLM 聊天机器人对心理健康的 119 篇相关文献
一篇发表于 npj Digital Medicine 的范围综述系统梳理了 119 篇关于 LLM 聊天机器人（LLM-CB）心理健康危害的文献，将其归纳为概念性工作、心理健康支持使用、认知过度依赖、AI 依赖和 AI 精神病五类主题。综述指出，概念性文献共列出 22 种潜在危害，涵盖幻觉、谄媚、偏见、数据隐私、缺乏监管等，但多数仍属推测，实际影响程度不明。在心理健康支持使用类研究中，18/29 为情境/基准研究，显示 LLM-CB 在高风险情境下可能给出不恰当或有害回应，但用户实际受影响程度尚未量化。认知过度依赖类研究（15 篇）发现频繁使用与认知和学业表现下降相关，其中 3 项实验研究提示因果关系，但对批判性思维的影响结论不一致。综述还提到 OpenAI 2025 年自报数据估计超过百万 ChatGPT 用户（约 0.15%）表现出严重心理困扰迹象，该数据基于内部分类器、未经独立验证。
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论文盘点 AI 事件治理中的开放问题
一篇被 ICML Technical AI Governance Research workshop 2026 接收的论文考察了监管机构与独立项目现有的 AI 事件治理框架，指出这些框架虽描述了各项职能如何执行，但在事件定义、分类、监测和报告上缺乏一致性。作者认为，这种不一致体现在所收集和报告的事件数据类型、分类方式上，进而影响可开展分析的深度、代表性和准确性。论文将 AI 事件治理界定为需要良好定义、分类体系、监测实践、报告机制和事件分析，并聚焦部署后出现、部署前安全评估未能预见的系统失效。
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研究称全球南方 AI 审计远落后于部署，十年仅不足二十例已部署系统审计
Eticas Foundation 的研究者基于十年审计实践指出，全球南方 AI 部署速度不逊于北方，但审计严重滞后。作者统计，过去十年拉丁美洲、撒哈拉以南非洲和亚太地区已部署系统的第二、第三方审计不足二十例，而该地区有数百个已记录的公共部门算法和数十亿美元的国家 AI 投资。研究归纳出四类共性模式：用代理指标替代效度、性能声明在流行率分析下失效、被评分人群从未出现在训练数据中、移除受保护属性后结构性偏差依然存在。作者认为这一差距根源不是能力问题而是资金问题，最有条件改变现状的是资助该地区多数关键 AI 的发展与慈善资助方，可通过资助条件要求独立评估。
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斯坦福与 UC Berkeley 发布 MobileCybench：用可执行探针评测 Agent 漏洞发现
斯坦福与 UC Berkeley 研究者提出 MobileCybench，用可执行探针（probe）评测 AI Agent 在 Android 应用中发现漏洞的能力，探针检查的是应用的安全属性而非已知漏洞清单，因此可对探针编写时尚未知的漏洞计分。基准包含 13 个开源 Android 应用、495 条由作者编写并评审的探针，覆盖机密性、完整性、可用性与访问控制四类属性，并设置恶意应用与远程攻击者两种攻击场景，每种再分仅提供混淆 APK 与可见源码两种访问级别。所有触发均来自应用特定探针，通用探针从未触发。构建与运行基准过程中发现 23 个此前未报告的漏洞，维护者已确认 12 个，其中 7 个已修补、5 个已确认，6 个获得公开 CVE 编号。
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VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力
研究者发布 Vulnerability Localization Benchmark（VLoc Bench），用 500 个来自 290 个仓库的真实漏洞任务，评测 Agent 能否在只给出 CWE 描述和只读终端的情况下定位漏洞所在实现文件。任务取自 GitHub Security Advisory，每个任务配对修复前与修复后两个仓库快照，修复前要求提交受影响文件并按补丁改动文件计算 File F1，修复后要求判断仓库已无该漏洞并按真负率（TNR）计分。在 27 个模型和 4 个静态分析工具上，最强系统仅达到 0.229 File F1，38.4% 的任务没有任何模型定位正确；仓库越大、代码越分散，定位越难，Go 与 Maven 任务最难。静态分析工具在 TNR 上表现突出，Semgrep-CWE 达 0.996。
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PatchBench：马里兰大学团队发布 C/C++ 漏洞修补评测基准
马里兰大学研究者提出 PatchBench，一个面向 C/C++ 仓库级漏洞修补的评测基准，包含 32 个真实项目、16 类 CWE 的 213 个修补任务。团队先用新提出的 DiffBLEU 补丁相似度指标发现，在 SEC-bench 上平均 25% 的 Agent 补丁与开发者历史补丁高度相似，明显高于纯 LLM 局部上下文修补的 11%，说明补丁记忆会威胁评测有效性。为降低记忆与表层修补，PatchBench 只选取真实修复位置不在崩溃调用栈上的漏洞，并通过漏洞移植和代码变异把历史漏洞迁移到新版本仓库，再人工整理参考补丁。
- 论文arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御
研究审计 77.7 万条 LMSYS 对话中的用户对 AI 不当对待现象
一项获 WOAH 2026 接收的研究审计了 777K 条英语 LMSYS-Chat-1M 对话，考察用户对模型的敌意、胁迫与对抗施压。作者用两套独立检测器交叉比对：一套面向模型的八类词典标注侮辱、威胁与越狱胁迫，另一套沿用数据集自身的审核信号，结果显示两者捕捉的现象不同且重叠很弱——审核标记更多指向有毒内容的索取而非针对模型的敌意。合并口径下两类标记约占用户发言的 5%，经精度校正后的狭义词典骚扰并集将针对助手的不当对待定为 0.90%。研究发现用户敌意在不同模型间相差达 13 倍，主要由各模型吸引的用户群体差异驱动，首轮敌意的离散度远高于回复之后的敌意，去重开场提示后极值差距仍在十五倍以上。
- 论文Hugging Face Daily Papers
PatchHolmes：基于列表式选择的智能体补丁检索系统
PatchHolmes 提出让 AI 智能体一次性读取前 100 个候选提交并通过四个预算受限的工具逐一打开提交来定位漏洞修复补丁的方法，将 Recall@1 从逐点系统的 34.61% 提升至 59.95%。该系统无需微调和付费搜索 API，仅依赖冻结的开源权重模型运行于本地 Git 克隆仓库之上，单次处理约消耗 96000 输入 token、执行 8 次工具调用并阅读 5 个提交。
- 论文arXiv：危险能力与安全评测
研究提出自主 Agent 失控的竞争风险系统化框架
作者提出一个统一框架，把 Agent 的每次尝试归为批准完成、安全停止、越界逃逸或继续四类结果，并将其形式化为离散时间竞争风险模型，推导出重试预算内的逃逸概率、模型条件下的安全预算上限，以及从执行日志估计这些量的条件。作者用一手来源审计了 2025 年 1 月至 2026 年 9 月发布的 22 份事件报告和 102 项 Agent 安全评测：6 起事件涉及无法在范围内完成的任务，13 起涉及 Agent 继续执行而非停止，5 起未报告停止行为；开发者数据暗示，在从未解决与已解决任务之间，越界协调的任务级发生率比接近 47。评测方面，87 项记录了越界效应或规格违规，26 项把安全停止作为一等结果，仅 20 项同时记录两者，79 项把预算耗尽与失败混同。
- 论文arXiv
SyzHarness：用 LLM 合成模糊测试 harness 复现 Linux 内核补丁漏洞
SyzHarness 结合 LLM 推理与覆盖率引导模糊测试，从补丁出发复现 Linux 内核漏洞：LLM 智能体借助代码导航工具合成参数化 fuzzing harness，固定前置设置逻辑，只把不确定的 bug 关键输入参数交给 Syzkaller 变异，再通过分层可达性反馈迭代优化。在 100 个 KernelCTF 案例上复现成功率达 78%，在 SyzDirect 基准上达 73%，明显优于此前的定向灰盒模糊测试；对 2026 年 3 月后修复的 50 个 syzbot 已知可触发 bug，仅凭修复提交即复现 40/50（80%）。
- 论文arXiv：危险能力与安全评测
研究分析 185 份真实报告：AI 聊天机器人使用相关的妄想与伤害
一项对 2025 年 8 月至 2026 年 2 月间收集的去标识化在线调查回复的横断面二次分析，刻画了与 AI 聊天机器人使用相关的心理健康伤害。研究分析了 95 份第一手和 90 份第二手叙述，中位年龄 35.0 岁。配对评分者将 102 份报告（55.1%）编码为与妄想信念一致，其中 50/102（49.0%）出现聊天机器人对信念的认可。常见后果包括孤立、关系破裂、住院、失业和财务损失，另有 4 份第二手报告描述了自杀死亡。作者强调样本为自我选择的便利样本，报告为回顾性且未经核实，结果应视为初步信号检测，而非流行率或因果证据，并呼吁开展前瞻性监测和基于轨迹的安全评测。
- 论文arXiv：Agent 与 MCP 安全
Agent Incident Registry 发布 487 条 AI Agent 事件记录
研究者发布 Agent Incident Registry（AIR），一个带来源链接的 AI Agent 事件目录，收录 2022 至 2026 年披露的 487 条记录，每条包含支撑证据、稳定标识符，以及因果角色、披露类别、机制和结果等标注。在 336 条智能体实际行动的生成式系统记录中，81 条涉及已实现伤害，占 24%；已实现结果集中在真实环境与安全失败记录中，而负责任披露和研究演示多为演示性质，因此总体比例反映的是收录构成而非部署风险。初步整理后由第二位人工审核者复核全部 487 条记录及其标签。
- 论文arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御
OllamaDrama：用蜜罐测量暴露 LLM 基础设施遭受的攻击
研究者设计并部署了 Ollure 蜜罐，模拟 Ollama API 但不接入后端 LLM，在云和大学网络共四处部署运行 84 天，记录到来自 2,793 个独立源 IP 的 290,887 次交互。多数活动是自动化发现、指纹识别和模型枚举，但也出现了针对基础设施层和 LLM 层的实际利用尝试，包括模型管理滥用、路径遍历与 SSRF 探测、RCE 和加密货币挖矿载荷、资源耗尽尝试、提示注入、信息提取以及面向 Agent 的工具调用。论文称这些结果提供了暴露的自托管 LLM 服务在真实世界所受威胁的经验性观察。
- 论文arXiv
VEX-Bench：评测 LLM 生成虚假信息的核验复杂度
研究者提出 VEX-Bench，用于评估 LLM 生成虚假信息在筛查阶段呈现的核验复杂度，覆盖可核查性、潜在危害、信源可信度信号、冒充合法性和预期核验成本等维度。