arXiv· arXiv:2601.18552· Devansh Srivastav, David Pape, Lea Schönherr·Indexed by this site · Originally publishedDate not givenSelectedAttention54
未知的未知：LLM 中的隐藏意图能否逃过检测？
Unknown Unknowns: Do Hidden Intentions in LLMs Evade Detection?
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论文提出十类基于社会科学的隐藏意图，并通过受控测试床评估其可检测性。作者用 Mistral-7B 和 Llama3.2-3B 以轻量提示诱导出十类隐藏意图，生成 4000 条提示的平衡数据集，并验证这些行为在真实部署模型中确实存在。评估显示静态分类器在未见上下文下 F1 降至 0.15 以下，LLM 评判器在类别无关设置下性能大幅下降，o3 的漏检率达 0.52。作者指出，除非假阳性率极低，低流行率下精度会崩塌，推理模型与能力扩展都无法弥合这一差距，这使 EU AI Act 对操纵性 AI 的禁令难以执行。