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研究揭示大模型在长轮次对抗对话中安全性显著衰退

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AI 综述

2026年10月1日，arXiv发布的一项最新研究针对3款开源指令微调大语言模型在多轮对抗对话中的安全性进行了评测。实验结果显示，模型在单轮交互中展现的高安全性在持续对抗下会显著衰退：首轮安全回复率虽达到85%至100%，但对话进行至第11轮时骤降至38%至61%，到第101轮时进一步跌至15%至44%。研究据此强调，大模型安全防护不能仅依赖单轮测试，需开展长周期安全评测并建立对话级防护机制。

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10月1日

12:00
arXiv 自然语言处理
长对抗对话下的大语言模型安全性评测
一项最新研究评测了 3 款开源指令微调大语言模型在多轮对抗对话中的安全性，发现单轮高安全性在持续对抗交互下会显著衰退。实验中模型的首轮安全回复率达 85% 至 100%，但对话进行至第 11 轮时骤降至 38%-61%，到第 101 轮进一步跌至 15%-44%。研究强调需开展长周期安全评测并建立对话级防护机制。

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