ConCI：LLM 上下文完整性受控反事实基准
原文标题：ConCI: A Controlled Counterfactual Benchmark for Contextual Integrity in LLMs
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论文提出 ConCI 基准，用「锚点流 + 两个单参数反事实」三元组联合评分，只有三条全部判断正确才计分，以区分模型是真的理解上下文还是倾向于一律拒绝。基准含 556 个三元组、1,592 条信息流，每条由 7 名标注者验证。测试七个 LLM 发现，即使最强模型也在约五分之一三元组上出错，且普遍对「应当允许」的情形过度判为不当。
- 问题
- 现有上下文完整性基准场景独立、参数混杂且以不当流为主，无法区分模型是真懂上下文还是一律拒绝。
- 方法
- 用锚点流加两个单参数反事实组成三元组联合评分，三条全对才计分，构建标签均衡的受控基准。
- 结果
- 556 个三元组、1,592 条流，每条 7 人标注；七个 LLM 中最强模型仍在约五分之一三元组上出错。
- 影响
- 做隐私/权限判断类 Agent 的团队需要它：模型对「应允许」情形系统性过度拒绝，直接影响产品可用性。
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