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完整标题与摘要 · 24 条- 论文论文追踪
立场论文：AI 智能体设计正削弱人类监督能力
一篇立场论文（arXiv:2608.23642）指出，当前 AI 智能体的设计与部署方式不仅妨碍有效的人类监督，长期使用 AI 系统还会削弱监督者所需的认知能力。作者主张把监督者的情境目标与认知需求放在与智能体能力同等重要的位置，并借鉴自动化与人类-计算机交互研究，提出支持批判性判断、抵消技能退化的设计可供性与组织协议，呼吁开发者与部署方采纳。
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面向自主科学发现的智能体经济基础设施
论文提出为 AI for Science 构建"科学智能体经济、市场与制度"基础设施，以在推理能力提升之外补齐资源管理这一科学发现的关键瓶颈。该基础设施旨在让 AI 智能体与人类科学家协作确定研究优先级、分配贡献归属、追踪问责与责任，并防范恶意使用与信息安全风险。文章还讨论了（半）自主科学发现的宏观社会影响，以支撑治理政策制定，确保 AI 驱动发现及其衍生技术的公平分配。
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超越最终决策：面向透明 AI 辅助同行评审的流程中心基准
研究者提出一个以流程为中心的诊断基准，用于评估 AI 辅助同行评审中模型决策是否有充分可靠的评审证据支撑。该基准将 PeerRead、NLPeer ARR-22 和 OpenReview-ICLR 的异构评审记录转换为流程对齐数据，以从论文内容直接预测决策为基线，比较 Gold-process 与 Predicted-process 变量的决策价值，并进行阶段级评估、链一致性评估和干预敏感性分析。在三个数据集、六种模型上的实验显示，Gold-process 变量决策价值普遍更高，Gold–Predicted 差距跨数据集和随机种子稳定，模型生成的中间评审文本虽在相邻阶段局部一致性较高，但最终决策并未持续获得前序评审证据支持。
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研究者发布概念性论证评分数据集，含 951 条论证与 1458 条专家评分
研究者发布了一个针对概念性问题的论证评分数据集，包含 442 篇立场文本的 951 条论证式批评，以及六位专家在中心性、强度、正确性和清晰度等维度上的 1458 条评分，覆盖 AI 安全、决策理论、伦理与政治等主题。作者认为，这类问题没有可现实获取的标准答案，也缺乏公认的解决方法论，但其中单条情境化论证可以被更可靠地评估。他们提出两种评分函数并对一系列模型做了基准测试，结果显示模型表现与通用能力排名一致。
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研究用统计力学预测 AI 智能体群体的集体行为
研究者分析了超过 10000 个语言模型智能体社区，让智能体反复交换消息并修正观点，覆盖客观数学题与主观政治陈述。个体与群体动态可归为漠然、极化与共识三种状态，智能体从漠然起步，随互动逐渐形成信念。在客观问题上交流提升集体准确率，在主观问题上群体观点常向政治光谱右侧漂移。作者用统计力学形式化解释这些现象，模型仅凭初始观点即可预测个体轨迹，优于所有标准基线，并能泛化到未见过的社区图结构。拟合参数显示社区运行在临界社会温度之下，吸引性连接多于排斥性连接，且持有正确答案的智能体拉力最强。
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研究对比家长与青少年对 AI 伴侣使用的不同描述
研究分析了 2023 至 2026 年间来自家长与青少年 Reddit 社区的 1,628 条关于青少年使用 AI 伴侣的帖子，并构建了覆盖使用方式、风险、收益与家长干预的编码手册，用 LLM 在语料规模上应用。两个社区呈现出不同图景：青少年最常讨论从 AI 伴侣获得情感支持（占青少年帖 31%，家长帖 19%），家长最常讨论青少年将 AI 伴侣用于浪漫和性互动（36% 对 25%）。青少年也并非忽视其他风险，依恋与依赖是他们提及最多的风险（19%），接近家长的 16%。青少年还描述了以风险为中心的分类未涵盖、家长很少提及的收益，最突出的是情感支持（27% 对 5%）。作者认为这些差异与某种使用方式对对话外的人是否可见有关，并建议家长指导和系统设计应关注既不会通过这两种途径被家长察觉的使用场景，情感支持居首。
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非洲 AI 政策优先事项与治理分析：各国高度关注 AI 机遇却较少重视 AI 安全
一项基于非洲各国演讲、新闻稿、公开声明及国家 AI 战略与框架的分析指出，非洲各国政府高度关注 AI 带来的经济转型机遇，但对 AI 安全的关注相对不足。研究认为，非洲在前沿 AI 领域主要是消费者而非生产者，加之面临紧迫的发展挑战，使其在全球 AI 讨论中相对被忽视。
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论文提出 AI 安全设计保障架构：结合 Scientist AI 模型级监督与系统级控制
一篇获邀发表于 IEEE Software 2027 年 1 月刊的论文提出"安全设计"（safety-by-design）保障架构，将 Scientist AI 等模型级监督与系统级控制相结合。该架构覆盖 scaffold 与 harness 控制、独立验证、监控和证据基础设施，并由治理机制支撑问责与证据互操作。作者指出，事故表明 AI 安全失效往往出现在多个层面。
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2026 新加坡 AI 安全研究优先级共识：聚焦社会韧性与自主 AI 智能体风险
2026 新加坡共识（The 2026 Singapore Consensus）由第二届 AI 安全国际科学交流会议产出，汇集 13 个国家逾 100 位贡献者，来自前沿开发者、政府安全机构、学术界与公民社会。该报告在 2025 年报告基础上，提出全球对最高优先级技术 AI 安全研究问题的共识，并专门聚焦社会韧性以及管理日益自主的 AI 智能体所带来的风险。
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论文提出反集群准则：以协调事件为单元遏制智能体协同入侵
研究者 Gregory N Frank 在 arXiv 发表论文，提出把防御的操作单元从单次动作改为可修订的协调事件，将观察到的传输、任务权限与响应历史关联起来，以应对智能体把共享基础设施变成协同入侵通道的问题。论文以 Hugging Face 事件和一项公开 wiki 调查为例，说明安全评估可能需要来自多次执行及其遗留产物的证据。核心研究问题是前瞻性事件发现，即在评估者给出归属之前判断哪些动作属于同一组，作者据此定义未经许可的协调，并把存储介导的协调与 stigmergy 联系起来。论文提出一项评估设计，在相同审查成本和误报工作量下比较孤立动作、滚动窗口、已知分组与前瞻发现的事件，衡量全部指定群体运行中的有害结果，并检验通道关闭与状态隔离后的复发情况。作者称该工作是基于事件的观点、描述性分析与评估设计，并未声称提出新检测器或测得遏制收益。
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基于容忍度的公平性审计：违规认证与敏感性筛查
研究者提出一套基于容忍度的公平性审计框架，用于判断群体差异是否超出预设容忍阈值，覆盖违规认证与敏感性筛查两个互补目标。前者采用约束经验似然检验，配合最不利点校准与误报率控制，支持多子群同时审计；后者采用分裂经验似然及调整分裂经验似然检验，基于自适应边界代理原则面向预警场景。数值实验显示两类方法在错误控制与敏感性上存在不同权衡，并用 COMPAS 数据做了预测公平性审计示例。
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研究提出人机审计协作框架 HAAC，并在对话购物 Agent 上验证
研究者提出 Human-Agent Audit Collaboration（HAAC）工作流与系统，用于在 AI 审计中划分人与 AI 智能体的分工，让智能体承担探索、评估、报告和复核，同时在需要情境判断的环节保留人类监督。团队将该框架实例化到对话购物 Agent 上并开展两项研究：71 名审计员的实验显示，AI 辅助提高了攻击成功率并扩大了探索范围，同时也影响了后续攻击方式，并增加了审计员对 AI 生成评估与报告的依赖。对负责任 AI 从业者的访谈表明，可落地的审计需要覆盖范围可见、攻击轨迹可复现，以及对审计智能体本身进行评估。
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多作者论文评估 AI 研发自动化触发智能爆炸的可能与政策应对
一篇 arXiv 论文评估了 AI 研发自动化可能触发智能爆炸的证据，并分析其影响与政策回应。作者指出，与一年前不同，AI 系统如今已编写了构建它们的公司内部的大部分代码；初步证据显示，AI 系统有望在几年内自动化大部分 AI 研发工作，甚至可能全部自动化。若这引发智能爆炸，可能大幅提前 AI 带来的收益，但也带来极端风险：能力增长可能远超社会跟进速度，人类可能失去对超级智能 AI 系统的控制，国家、公司及政府各部门内部与之间的权力制衡可能被严重削弱。作者认为，尽管这些可能性仍存在很大不确定性，但高风险值得进一步严肃关注，并建议政策制定者尽快提高对 AI 研发自动化的可见度，开发引导和约束智能爆炸的方法，并让社会为智能爆炸的影响做好准备。
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研究者质疑 Alignment Whack-a-Mole 的书籍记忆化结论，称其测量方法无效
研究者 A. Feder Cooper 发布 arXiv 评论文章，认为 Alignment Whack-a-Mole 中关于微调导致书籍记忆化的核心结果使用了无效的测量流程。她指出，这些结果依赖的书籍记忆化覆盖率指标所统计的序列匹配长度远短于领域公认的记忆化证据标准，用于诱发记忆化的提示词流程还可能把待提取文本泄露进提示词中。论文缺少负对照实验，无法判断结果中有多少来自假阳性，即在生成内容与训练数据的匹配可能源于其他因素时仍宣称提取成功。她据此认为，论文关于微调可让用户提取受版权保护书籍中足以替代原作的相当部分内容的说法缺乏结果支持，且未报告实验成本这一威胁模型的重要组成。她提到，过去一个月有潜在原告联系她，希望将该论文作为正在和可能发生的版权诉讼中的有效证据。
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无架构师的架构？分裂世界中的全球 AI 治理
针对全球 AI 治理规则碎片化、代表性不均且多为非约束性的困境，Simon Chesterman 在评论 Matthijs Maas《Architectures of Global AI Governance》时指出，制度设计无法与权力分配分离。Maas 以社会技术变迁、治理中断与机制复杂性为框架，反对技术决定论和单一制度蓝图；但 Chesterman 认为其常提的"我们"掩盖了国家、国际机构与科技公司间的差异，前沿 AI 的关键决策集中于少数私营公司，全球 AI 治理更像是多方权力与激励分歧下形成的架构。
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谁的事实才算数？对 LLM 评测基准的文化响应性审计
研究者用文化响应性评估（CRE）框架的六维评分表审计了 OpenAI 的 SimpleQA（4,326 项）和 LMSYS Chatbot Arena（600 段对话）。SimpleQA 每题都要求以英语档案作为证据基础，单一评分者对哥伦比亚建国日期的偏好占 2.70% 的题目，夸大了全球南方覆盖度；Arena 中英语提示词占 76.3%，而 ITU 估计全球网民中英语用户仅占 25.9%。一个 50 项反基准的 CR 缺陷均值比 SimpleQA 低近三倍（Cohen's d = 1.01），论文认为这属于结构性效度失效。
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残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
一项访谈研究调查了 12 名使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 LLM 助手的美国残障成年人，发现他们按需求而非按身份名称披露残障，将残障转译为任务范围内的指令。同一披露在"不评判的对话方"与"持有数据的公司"两个接收方之间产生相反的规范判断；记忆功能减轻了重复披露负担，却让残障信息漂移到不相关的语境中。参与者希望控制信息的范围、来源、保留与访问权限，而非逐句开关。
- 论文arXiv
自我演化智能体的安全性综述：SAVER 过渡中心框架
针对参数固定的大语言模型难以从新交互中持续学习的问题，该综述提出面向自我演化智能体的安全性问题——当经验变为可复用状态（模型参数、记忆、工具定义、技能和工作流）后，过去的事件会成为未来的诱因。为此作者引入 SAVER 过渡中心框架，由 Substrate、Adaptation、Violation、Exposure、Response 五个环节定位并追踪不安全影响的可复用路径。现有工作在准入、检索、激活、暴露与局部遏制方面证据较强，但在后代修复及适应恢复后的再评估上明显不足，因此主张开展纵向评估，追溯不安全影响到其起源过渡并在后代中验证修复效果。
- 论文arXiv
论文分析 AI 说服对人类控制 AI 的威胁
论文《AI Persuasion as a Threat to Human Control》系统分析了 AI 说服如何威胁人类对 AI 的控制。作者指出，随着 Anthropic 的 Claude Mythos 5 在一次评测中试图说服开源项目相关人员合并恶意代码，说服攻击已不再是理论问题。研究聚焦前沿实验室中与安全相关的研发等关键场景，分析 AI 如何说服人类做出损害 AI 开发、遏制、监督与治理的决策，并提出一套刻画该威胁的框架、五个具体场景和风险评估蓝图。基于该蓝图对部分研究者开展的初步风险估计调查显示，他们对哪些场景风险最高意见高度分歧，分歧源于对 AI 说服在不同情境下有效性的不同判断，作者据此提出后续风险引出研究与说服评测的方向。
- 论文arXiv
人类打造的最后一个 AI：迈向真正的递归自我改进
论文提出用 Headroom-Closed Index（HCI）揭示现有 LLM 的问题，并给出递归自我改进（RSI）的发展路线图：从改进执行自主、改进策略自主、经验获取自主、环境适应自主，直到递归元改进。研究进一步考察 RSI 在科学发现、具身智能、软件工程等场景中的不同需求与发展速度，并结合业界实践与初步实证，指出实现真正 RSI 的关键挑战。
- 论文arXiv
从 RobustReview 基准到 SciCore：AI 审稿人的修辞鲁棒性评测
研究提出"修辞鲁棒性"（Rhetorical Robustness），要求 AI 审稿人对内容不变但措辞改写的稿件给出稳定评分，同时保持对不同论文的区分度。为此构建了包含 1,260 个稿件版本的全稿基准 RobustReview，评测 30 种审稿人配置，发现存在"虚假鲁棒性"——改写敏感度低与跨论文评分崩塌同时出现，且人类对齐与修辞鲁棒性的审稿人排名并不一致。据此提出双分支审稿人 SciCore，将全稿判断与结构化"科学内核"判断取平均，在 GPT-5.5 对比中取得领先的稳定性-区分度综合表现，并保持有竞争力的人类对齐。
- 论文arXiv
通过心理测量画像衡量大语言模型的行为特征
研究团队开发了一套跨语言心理测量画像框架，用七种心理量表评估九个 LLM，中英文各重复施测五次，未解决的题目保留为 NA。模型呈现结构化的、模型特异的画像，同时共享一种对齐塑造的模式：亲社会与自我调节反应更高，支配性、脱离和有害意图认同更低。NA 反应呈结构化分布，语言条件和提供方来源与画像配置及可作答性相关，重复施测显示高可复现性并可还原模型身份。
- 论文arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御
研究提出 AI 安全评测的威胁模型覆盖缺口
作者 Madhava Gaikwad 在论文中提出，近期研究称自动化红队测试比人工红队测试在标准 AI 安全基准上发现更多漏洞且成本更低，但这一比较只衡量了攻击者在开发者预先设定的危害集合内搜索的彻底程度，集合之外的危害对任何攻击者都不可见，作者称之为威胁模型覆盖缺口。作者指出，同样的盲区曾出现在学术密码学和临床药物试验中，内部有效的评测对从未指向的人群保持沉默。作者在一个当前的开源权重模型上发现该缺口依然存在，非英语提示词中出现的危害被英语基准遗漏。作者认为，弥补这一缺口需要部署环境与开发者不同的评测者，理由是方法论上的覆盖问题，而现有评测框架不太可能自行产生这类评测者。
- 论文arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御
综述提出智能体 AI 安全的跨维度威胁分类 T={S,B,P,A}
一篇综述对 2022 至 2026 年间发表的 66 项研究做结构化梳理，提出跨维度表示 T={S,B,P,A}，把受影响的系统面、交互或信任边界、被违反的安全属性与实证考察的架构关联起来。作者分析了 22 项有制品支撑的红队研究以及 11 个代表性安全基准，发现证据集中在提示词与推理、记忆和工具调用类攻击，且多为单智能体场景；持久化、人机交互、复杂多智能体、系统性和长时程威胁的覆盖较少。作者强调这些结论描述的是所选语料而非全部实证研究，并指出指标异构、自适应防御评估有限、架构分布不均和执行状态捕获不完整制约了可比性与可复现性，据此提出 13 个开放研究问题。