基于全球公民价值观对齐的LLM研究论文被EMNLP 2026接收

2026年10月27日，arXiv NLP板块发布论文《When Personas Become Harmful》，由Siqi Shen等作者提出，旨在解决LLM在角色驱动请求中的人设遵循与安全性之间的角色冲突。研究构建了包含1.1万个争议话题及基于Schwartz价值调查维度的人设数据集。通过代理管线在已对齐商业LLM中收集有害响应，成功率超过47%，并引入UNESCO全球公民原则作为判断基准。团队开发了允许用户在推理时平衡人设遵循与安全性的可控对齐模型，新模型在大多数样本上比基线更安全且更遵循人设，该论文已被EMNLP 2026主会接收。

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