arXiv cs.AI· Kangkang Li, Kelvin Luu, Lily Ma, Tu Trinh, Ying Liu, Mohamed Elfeki·· 8 天前AI 评分48
BARC-Bench：良性请求与风险后果
BARC-Bench: Benign Asks, Risky Consequences
AI 导读
评测基准 BARC-Bench 包含 9 个模拟工作区环境中的 110 个任务，用于评估 AI 智能体在良性请求下是否会违反未明说的安全边界。测试 4 种前沿模型配置发现，在各任务 5 次尝试中均安全完成的比例仅为 9.1% 至 72.7%。即便最强配置也在 27.3% 的任务中出现安全违规，表明模型难以稳定遵守隐式规范，为安全自主授权带来显著障碍。
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