论文提出针对手语翻译与儿童安全过滤交叉地带的部署前审计框架

论文指出自动手语翻译（SLT）已进入消费产品，而面向儿童的 AI 与平台信任安全工具依赖文本过滤和诱导分类器做判断，使用 SLT 的听障儿童因此要经过一层翻译才能触达这些防护。作者称未发现任何公开记录的系统对两者做过联合评测，且主流已部署的 SLT 模型既未在 18 岁以下手语使用者上训练，也未做正式评测。翻译中若改变否定、参与者角色、保密性、紧迫性或求助表达，可能在不影响流畅度的情况下改变安全决策。论文为此提出一套以聋人视角为依据的部署前审计方案，包含失败分类、脱敏场景模式、四种对照条件和四项结果指标，计划以 Auslan 作为首个案例研究。该文为 5 页、1 张图，已被 NeurIPS 2026 Workshop on Child Safety in AI 接收为非存档海报。