Don't Trust the Salt: AI Summarization, Multilingual Safety, and LLM Guardrails
11 days ago
- #LLM Guardrails
- #Multilingual Evaluation
- #AI Safety
- 作者回顾了自己从年轻工程师到专注人工智能与人权研究者的历程，强调批判性思维比AI生成的摘要更重要
- 提出'双语影子推理'方法——通过非英语政策引导AI模型输出，揭示摘要如何被微妙操控
- 指出在高风险领域依赖AI摘要工具的风险，因其可能存在偏见和隐藏的政策导向
- 介绍'多语言AI安全评估实验室'开源平台，用于基准测试大语言模型跨语言输出的不一致性，显示非英语回答质量显著下降
- 展示难民和庇护相关场景的研究发现：非英语回答在可操作性、事实性和安全性上均逊色于英语
- 探讨《多语言情境感知LLM护栏评估》，揭示护栏常出现跨语言失效，非英语输出存在矛盾与幻觉
- 倡议将2026年定为'评估驱动定制化保障设计'元年，聚焦持续改进和实时事实核查
- 计划扩展多语言评估实验室至语音和多轮对话评估，并寻求性别暴力与生殖健康研究合作伙伴