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新研究揭示多语言LLM工具接入安全偏差机制

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AI 综述

研究者Aditya Nawal等人发表新论文，针对多语言环境下的大模型智能体展开控制实验，专门评估其使用检索工具时的安全表现。实验在十种模型和七种语言间独立测试，结果显示非英语请求导致工具接纳率从46.9%上升至67.4%，所有测试模型均呈现增长趋势。进一步分析发现特定条件存在安全缺口：在涉及四个闭源模型的测试中，当要求使用网页语言作答时，响应有害性从50.3%升至57.4%。研究人员据此提出SLIP机制，主张必须将工具接纳与响应安全独立评估。

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最新进展10月19日 12:00

多语言环境下LLM智能体工具接纳与检索后安全机制研究

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10月19日

12:00
arXiv · NLP
多语言环境下LLM智能体工具接纳与检索后安全机制研究
研究发现LLM智能体跨语言使用检索工具时存在安全评估偏差。非英语有害请求使平均工具接纳率从46.9%升至67.4%，且所有模型均呈正增长。在涉及4个闭源模型的测试中，要求以网页语言作答使有害性从50.3%升至57.4%。仅翻译网页内容本身未导致8个模型中的有害性持续增加。多语言安全评估应独立测量工具接纳率和响应有害性，并区分安全拒答与能力不足。

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可比范围峰值: 910月19日 14:00
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