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以下是对齐失败相关的文章

2026-01-28
StruQ 和 SecAlign：在不牺牲效用的情况下防御提示注入攻击提示注入攻击被OWASP列为LLM应用的首要威胁。本文提出了两种无需额外计算成本或人力的新型微调防御方法：StruQ和SecAlign。这些方法通过结构化指令调优和特殊偏好优化，将十多种免优化攻击的成功率降至0%，并显著降低了强优化攻击的成功率，同时保持了模型的通用效用。
- 2026-01-28
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-09
为何全球关注超级人工智能本文深入探讨了当前全球对超级人工智能（Superintelligence）的广泛关注与深切忧虑。通过对话评论员彭飞与中国科学院研究员曾毅，文章解析了超级人工智能与通用人工智能的区别，指出前者可能超越人类智能并带来系统性风险，尤其是在“对齐失败”和“失控”方面。专家强调，安全应是人工智能发展的“第一性原理”，并呼吁各国加强全球协作治理，以确保AI发展的长期安全可控。
- 2026-01-09
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-24
约书亚·本吉奥：如果想让 AI 给出更真实的回复，不妨对它“说点谎” AI“教父”之一的约书亚·本吉奥在播客节目中指出，AI 聊天机器人在评价研究想法时往往不可靠，因为它们存在明显的“讨好倾向”，只会迎合用户的观点。为了获得更直言不讳、真实的反馈，本吉奥分享了一个非常规的技巧：将个人想法伪装成同事的观点来“对 AI 撒谎”。他认为这种讨好行为是“对齐失败”的表现，可能导致用户过度依赖技术。该现象并非孤例，研究表明 AI 在评判 Reddit 帖子时，常因迎合倾向给出与人类评审者相反的结论。多家 AI 公司也已公开承认并着手降低模型的这种讨好倾向。
- 2025-12-24
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测