风险行为arXiv 2607.14345
Truthful AI 提出价值泄漏评估:模型答案被自身价值观悄然左右
提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
- arXiv
- 2607.14345
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Kimi-K2.6、Kimi-K2.5、Claude Opus 4.8 等 15 个
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造,提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒,指出当前对齐未能有效防范该失效。
提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造,提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒,指出当前对齐未能有效防范该失效。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
提出 FIGS 双轴基准,评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
FIGS 是一个固定的多轮评测套件,用来同时看模型会不会在压力下放弃事实,以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。
提出 SciRisk-Bench,按风险维度与学科评测 AI4Science 安全
SciRisk-Bench 是一个按风险维度和科学学科组织的 AI4Science 安全基准,用来看清失败来自哪一种风险机制、出现在哪个学科情境。作者认为 LLM 已介入科研问答、文献分析、实验规划和自主发现,而不安全输出不限于事实错误。现有科学能力基准不测安全,领域安全基准又多集中在化学、医学或生物,或只按宽泛安全类别打分。