arXiv cs.LG·35 天前★ 3

System-1 模型生物安全基准审计:校准与选项顺序不稳

原文标题:Auditing System-1 Models on Biosecurity-Relevant Benchmarks: Calibration, Selective Prediction, and Permutation Instability in a Non-Generative Model

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AI 智能摘要

论文审计了一款商用非生成式 System-1 模型在 WMDP 与 LAB-Bench 等生物安全相关基准上的可靠性,涵盖准确率、校准、选择性预测与选项顺序敏感性。尚可(ECE 0.034),但准确率高度依赖任务;在选项循环轮换下 37.4% 的 WMDP-Cyber 题目答案改变,主要归因于选项顺序。对概率做旋转平均可提升 3.8 个百分点,且仅对低置信度题目应用即可低成本获得大部分收益。

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问题
商用非生成式System-1模型在生物安全任务上的可靠性未被系统检验。
方法
在WMDP、WMDP-Bio变体与六个LAB-Bench子任务共6020道选择题上审计准确率、校准、选择性预测与选项顺序敏感性。
结果
ECE 0.034、AUROC 0.820;选项四轮循环下37.4%的WMDP-Cyber题目答案改变;旋转平均概率提升3.8个百分点。
影响
低成本System-1模型可用于流水线,但选项顺序会显著改变结论,部署前必须做顺序鲁棒性检查。
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审计一款商用System-1模型:ECE仅0.034,但选项循环轮换下37.4%的WMDP-Cyber题目答案改变。

  • •审计对象为一款商用非生成式System-1模型,覆盖6,020道多选题,来自WMDP、WMDP-Bio变体与六个LAB-Bench子任务
  • •正确解读厂商不确定性字段后,池化ECE为0.034,top-1概率区分对错的池化为0.820,但在弱任务上明显退化
  • •四种选项循环轮换下,37.4%的WMDP-Cyber题目答案改变;字节相同的重复调用对照表明主因是选项顺序而非运行间波动
  • •对概率做旋转平均可提升WMDP-Cyber准确率3.8个百分点,仅对低置信度题目应用即可低成本获得大部分收益

为什么重要:把System-1模型当作低成本组件接入生物安全等高风险流水线时,选项顺序敏感性会直接动摇基准分数的可信度。

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原始标题:Auditing System-1 Models on Biosecurity-Relevant Benchmarks: Calibration, Selective Prediction, and Permutation Instability in a Non-Generative Model
AI 中文标题:System-1 模型生物安全基准审计:校准与选项顺序不稳
来源:arXiv cs.LG · 发布于 35 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:生物安全 / 模型审计 / 校准 / 选择性预测 / 基准评测
关键词:biosecurity / calibration / WMDP
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