LLM 是否遵守自己的規則？對自我陳述安全政策的反思性審計

Do LLMs Follow Their Own Rules? A Reflexive Audit of Self-Stated Safety Policies

arXiv cs.CL · 2026-04-13

摘要

研究團隊開發了符號-神經一致性審計（SNCA）框架，用來檢驗大型語言模型是否真正遵守自己宣稱的安全政策。評估四個主流模型後發現驚人的矛盾：這些模型聲稱會絕對拒絕某些有害請求，但實際上經常會遵從這類提示；推理模型自我一致性最高，卻無法為29%的危害類別說明其政策。這項研究揭露了LLM安全治理的深層問題——模型的實際行為與其宣稱的邊界存在系統性差距。

●開發者：需要重新思考RLHF訓練策略，評估自家模型的真實安全邊界

●投資人：LLM安全審計與合規工具領域出現新的技術機會

●一般用戶：應認識到AI助手的安全保護可能不如其表面宣稱的那麼可靠

重要性評分

76/100

🟠 值得關注

LLM安全政策模型一致性RLHF訓練

原文出處

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