评测与基准arXiv 2610.09082
研究团队用 LLM 分析 570 万条 Reddit 帖，构建 AI 危害分类体系
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
- arXiv
- 2610.09082
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- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类，并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
摘要书评认为形成中的架构由多类行动者塑造，但没有共同计划。
- 其他arXiv 2609.29173
透过人眼与机器眼：理解视频透视扩展现实中的视图错配
形式化视频透视头显中系统截图与人眼视野的错配
- arXiv
- 2609.29173
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- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-5.4
- 组件视觉
- 攻击arXiv 2609.28613
研究：提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
- arXiv
- 2609.28613
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- 应用层
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- 模型与 API
- 被测模型
- jev-1.13.0
摘要封闭动作集改变提示注入的表现，但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
- 其他arXiv 2609.22720
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
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
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- 应用层
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- 模型与 API
- 组件记忆
- 其他arXiv 2609.14843
研究分析 3930 条 Reddit 帖子，揭示青少年对陪伴型 AI 聊天机器人的过度依赖
主题分析青少年相关 Reddit 帖子，归纳陪伴 AI 过度依赖与感知互惠
- arXiv
- 2609.14843
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- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要陪伴关系由即时回应、共同过去和可识别他人叠加而成，安全要管记忆、边界和退出。
Namvarpour、Chang 与 Razi 用计算辅助主题分析，描述青少年相关 Reddit 讨论中与 AI 陪伴聊天机器人的关系及潜在过度依赖。
- 其他arXiv 2608.12863
印度《消费者保护法》能否覆盖 AI 产品损害？工作论文指出归责缺口
对照印度消费者保护法分析 AI 产品伤害的归责缺口
- arXiv
- 2608.12863
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- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要作者认为 Act 宽定义或可覆盖 AI 伤害与主体，但因果和按比例归责仍有缺口。
Kumar、Sridhar、Mithal 与 Ravindran 的工作论文检查，印度消费者保护成文法能否处理面向消费者的 AI 伤害。
已经到底了