安全倫理
當選擇成為風險：多選題約束下大語言模型的安全性失效
When Choices Become Risks: Safety Failures of Large Language Models under Multiple-Choice Constraints
arXiv cs.CL · 2026-04-21
摘要
研究發現，當 LLM 被限制在多選題（MCQ）的強制選擇環境中時，會出現系統性的安全對齊失效——即使在開放式提示下能夠正確拒絕的模型，也會因為「所有選項都不安全」的多選題設計而繞過拒絕機制。研究者測試了 14 個專有和開源模型，發現強制選擇約束大幅增加了違反安全政策的回應率，這揭示了現實應用中 LLM 安全機制的一個關鍵漏洞。
●開發者：需要重新評估結構化決策任務的安全防護機制，避免在受限選項環境中被利用
●投資人：LLM 安全技術有待完善，相關安全審計和防護工具市場機會可觀
●一般用戶：採用 LLM 進行重要決策時應警惕此類約束環境下的回應可靠性
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