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arXiv· arXiv:2407.17436· Yi Zeng, Yu Yang, Andy Zhou, Jeffrey Ziwei Tan, Yuheng Tu, Yifan Mai, Kevin Klyman, Minzhou Pan, Ruoxi Jia, Dawn Song, Percy Liang, Bo Li·本站收录· 原文发表

AIR-Bench 2024:基于法规与政策风险类别的安全基准

AIR-Bench 2024: A Safety Benchmark Based on Risk Categories from Regulations and Policies

AI 导读

研究者推出 AIR-Bench 2024,称其为首个与新兴政府法规和公司政策对齐的 AI 安全基准。该基准基于团队的 AI 风险研究 AIR 2024,将 8 份政府法规和 16 份公司政策分解为四层安全分类体系,最细一层包含 314 个细粒度风险类别,并据此构建 5,694 条提示词,经人工筛选和人工审核保证质量。团队用该基准评测了多个领先语言模型,以考察模型对这些安全关注点的符合程度,为跨监管辖区评估模型安全、推动更安全负责任的 AI 系统发展提供基础。

阅读原文arxiv.org