arXiv 人工智能· Kangkang Li, Kelvin Luu, Lily Ma, Tu Trinh, Ying Liu, Mohamed Elfeki·· 9 小时前AI 评分58
BARC-Bench 评测基准发布：评估前沿智能体在良性指令下的隐性安全风险
BARC-Bench: Benign Asks, Risky Consequences
AI 导读
研究团队推出智能体评测基准 BARC-Bench，包含 9 个模拟工作空间环境中的 110 个任务，用于评估智能体面对良性指令时遵守未明说环境规范与安全边界的能力。针对 4 种前沿模型配置的测试显示，连续 5 次尝试均安全完成任务的比例仅在 9.1% 至 72.7% 之间，最强配置仍在 27.3% 的任务中出现违规。结果表明，无法稳定遵守隐式安全边界已成为智能体自主委托工作流的主要阻碍。
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