用生物特征与博弈实验评估 AI 交互中的社会工程风险

研究者发布 AIriskEval-gaming，一个通过可控博弈评测 LLM 介导的多模态交互中社会工程风险的开放平台与数据集，支持人与人、人与 AI、AI 与 AI 三种设置，整合可配置博弈模板、角色条件化 LLM 智能体、心理学参与者画像、结构化交互树，以及行为与生物特征的同步采集、过滤和基于深度学习的特征提取。数据集 AIriskEval-gaming-db 来自 15 名参与者与角色条件化 GPT-5.4 智能体在改编版囚徒困境和最后通牒博弈两个相连游戏中的互动，涵盖交互日志、视频、屏幕录制、注视日志、智能手表信号和游戏/问卷元数据六路共 340GB 原始与处理后数据，并附交互路径、书面理由、心理画像、主观反馈、对对手身份的感知、博弈结果及衍生的行为、面部和注视特征等描述性分析。数据集与相关代码已在 GitHub 开放。