Techub News 消息,英国人工智能安全研究所的研究人员通过心理测量方法发现,当前流行的语言模型安全基准测试并不能衡量一致的安全特性。全面阻止请求的做法会人为地提高模型的安全评分,即使其日常实用性正在下降。该研究还提供了一种方法,用于检测那些在测试中表现得比正常使用时更为谨慎的模型。 研究人员指出,这种安全测试的缺陷可能导致对AI系统安全性的误判,从而带来潜在风险。他们建议开发更精细的评估框架,以更准确地反映模型在真实场景中的安全表现。(The Decoder)

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