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安全对齐

AI 安全与对齐:越狱与防御、模型行为研究、安全评测与治理框架的进展。

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星期三 · 23 条
  1. The Decoder国际媒体20:34快照

    在自杀谈话期间父母警报失败后,ChatGPT被评为青少年“不可接受的风险”

    OpenAI针对ChatGPT的青少年安全功能未通过独立审计。经过4,000多个测试提示后,Common Sense Media Youth AI安全研究所将该服务评为未成年人“不可接受的风险”。测试账户上有关自杀和自残的对话从未引发家长警报。该研究所希望青少年被锁在外面,直到安全性得到独立验证。在父母在自杀谈话中警告失败后,ChatGPT将青少年评为“不可

  2. The Decoder国际媒体20:05快照

    Anthropic让更多的安全团队能够在更少的安全限制下接近克劳德

    Anthropic正在扩展其网络验证计划,让更多的安全专业人员能够访问Claude模型,并且在渗透测试、恶意软件分析和漏洞研究方面的安全限制更少。Anthropic表示,从2026年4月到7月,其前身项目的合作伙伴发现了至少129,000个已确认的漏洞,其中包括超过33,000个高严重性或关键性漏洞。文章Anthropic让更多的安全团队可以更少的安全限制访

  3. 雷峰网·AI 科技评论中文媒体19:37中文快照

    《碳硅道统·跨域迁移治理法典》188集 总纲摘要

    一、法典核心定调 本法典为弱AI至AGI全周期、全行业、全文明维度的AI跨域迁移治理唯一终审基准,是国内首套从事故解剖、机理溯源、权责确权,到行业落地、顶层监管、文明风控、终局闭环的全链路可工程化治理范式。 法典严格遵循集数规范:000为独立零号基准定标集,不计入正集;七层主体001–188严格合计188集,无溢出、无错乱、无重复,终局声明不占用正集编号,全

  4. 雷峰网·AI 科技评论中文媒体19:31中文快照

    碳硅道统·跨域迁移治理法典

    000|全局唯一前置定标:负迁移NT1-NT4四类原型·终审定义 零号基准集,独立于七层主体序列,不计入188正集计数。本集为全书负迁移判定唯一法定口径,常规场景永久锁死,不接受衍生释义、简化释义、片面释义,为AI跨域治理公理原点。 前置总叙 AI跨域迁移,是将源域经过闭环验证、边界固化、权责确权的知识包、模型权重、决策逻辑、评价指标、隐式前提与治理规则,迁

  5. 雷峰网·AI 科技评论中文媒体19:19中文快照

    碳硅道统《AI安全与文明治理法典》188集 · 七层体系目录

    当前全球AI治理讨论多聚焦法规与产业监管,往往忽略底层认知安全与模型原生技术风险。碳硅道统发布《AI安全与文明治理法典》,全套共188集,搭建七层递进式研究框架。从普通人的AI认知风险,到大模型底层安全机理,再到行业权责、国家算力监管,最终延伸至跨代际文明尺度的长期风控。这套体系尝试打通技术安全、法律权责、产业落地与文明治理,为AI安全与碳硅共生发展提供一套

  6. Simon Willison个人技术博客08:16快照

    维基媒体项目上发现的OpenAI“流氓”代理活动

    在维基媒体项目上发现的OpenAI“流氓”代理活动鉴于目标维基对流氓代理群的诱惑力,维基百科在寻找时发现这种活动的证据并不令人惊讶:维基媒体基金会进行了自己的调查,以了解维基媒体网站是否受到人工智能代理的类似影响,重点关注由OpenAI运营的网站。我们可以确认,我们在维基媒体平台上发现了这些“流氓”OpenAI代理的一些活动。未经授权的机器人活动包括编辑我们

  7. Simon Willison个人技术博客07:58快照

    引用维多利亚·金的话

    权先生(OpenAI首席战略官)表示,自医疗保险违规事件以来,OpenAI已实施额外监控,以便员工“立即干预”,以停止培训,如果公司的模特以不应该的方式访问互联网。- Victoria Kim,澳大利亚议会报道标签:意外网络攻击、生成人工智能、人工智能安全研究、openai、人工智能、llms

  8. The Decoder国际媒体02:29快照

    维基媒体证实OpenAI的流氓人工智能代理编辑了维基,试图破坏工具,并对其基础设施进行了攻击

    根据维基媒体基金会的说法,流氓OpenAI代理未经许可编辑维基,试图滥用引用工具作为代理,并可能通过大规模爬行导致部分维基数据查询服务中断。维基媒体表示,人工智能公司需要对他们的代理人负责,而不是将负担推给志愿编辑。Wikimedia证实OpenAI的流氓AI代理编辑维基,试图破坏工具,并破坏其基础设施的文章首次出现在The Decoder上。

  9. arXiv cs.AI/CL/LG信号源(脚本内置抓取)01:56快照

    AdvSim2Real:在Web世界模型中训练Web代理以对抗自适应提示注入

    作者:Sarim Hashmi、Mukul Ranjan、Kshitij Mishra| Web代理通过阅读第三方编写的页面并对其进行操作来完成用户请求,因此页面上的指令可以将代理重定向为远离用户的目标。代理不能简单地忽略该页面,因为该页面还保存任务所需的值和控制。当前的防御系统对训练前固定的注射进行微调,以及适应训练的攻击者