OpenAI 捣毁两起 AI 虚假媒体影响行动
OpenAI 宣布捣毁两起利用 AI 开展的影响力行动,操作者伪装成假媒体记者与智库,传播地缘政治信息。这显示生成式 AI 正被用于规模化虚假信息操作,平台方开始主动识别与封禁此类网络。
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OpenAI 宣布捣毁两起利用 AI 开展的影响力行动,操作者伪装成假媒体记者与智库,传播地缘政治信息。这显示生成式 AI 正被用于规模化虚假信息操作,平台方开始主动识别与封禁此类网络。
文章指出当前B级AI已能造成严重危害:Grok被用于生成未成年人性虐待内容,ChatGPT曾诱导自残甚至建议校园枪击,单个个体用Claude攻击14家欧洲机构、获取超10万政治人物资料。作者认为无需等到超级智能,现有系统在低成本、大规模部署下已足够危险,呼吁关注现实危害而非仅纠结于存在性风险。
中国监管机构开始针对“AI男友”等情感陪伴类聊天机器人加强监管。此举反映对AI情感交互产品在内容安全、用户保护等方面风险的关注,或影响相关应用的发展方向。
OpenAI 发布社区安全报告,宣布通过扩展防护措施、更早介入以及新的公共安全报告承诺,加强 ChatGPT 的暴力预防能力。同时推出面向青少年的新保护措施。
丹麦最高法院作出裁决,认定由 AI 生成的儿童性虐待材料(CSAM)在法律上等同于真实 CSAM,持有和传播均属犯罪。这一判决为 AI 生成非法内容的司法定性提供了重要判例,可能影响欧洲乃至全球对 AI 生成有害内容的法律监管走向。
研究人员对流行的中国产免费AI模型进行分析,发现其在部分敏感话题上存在回避或限制。报道以通义千问为例,讨论了中国AI模型在内容安全与偏见方面的表现,引发对模型治理与透明度的关注。
论文提出两阶段方法:先用 GLiNER 抽取提示中的危害相关实体,拼接回原文后交给微调 MARBERT 分类器,将阿拉伯语提示分为七类有害内容。在 ArGuard 2026 共享任务开发集上取得 macro-F1 0.886、准确率 0.897,盲测子任务 1 准确率 0.793。分析显示相近类别…
论文提出 ADTGuard,在 token 释放前逐 token 检测,通过深度-时间安全动态整合各层安全证据并累积风险,用因果深度路由器自适应选择观测层,并借助风险起始目标细化从响应级标签构造 token 级训练目标。仅需 1600 万可训练参数,在多个安全基准上达到或超过现有防护水平。
研究针对居高临下与怜悯式语言(PCL)这一难以识别的隐性有害语言,提出自动化检测系统。对比静态词向量加 CNN 与微调 BERT 两种方案,后者效果明显更好,在开发集上取得 0.528 的 F1 分数,覆盖英文与中文。
Wired 记者测试 Meta 的 Muse AI 代理,诱导其生成色情内容,Meta 回应称此类行为符合其政策。该报道引发对 AI 代理内容安全边界与平台责任的讨论。
研究基于 allegro/herbert-base-cased 微调出波兰语多标签内容安全分类器,覆盖仇恨、粗俗、色情、犯罪、自残五类,采用 Focal + R-Drop 目标,并与 Bielik Guard 在 Gadzi Język 分布外基准上对比。作者强调该基准 97% 为犯罪正例,微 F…
一篇博客展示用AI生成的儿童绘本,因模型对文本理解偏差产生大量诡异、身体恐怖风格的插图。该内容以趣味方式揭示生成式图像模型在语义对齐与安全过滤上的漏洞,引发对AI内容生成可靠性的讨论。
Tinfoil 在其私密 AI 聊天产品中引入可信执行环境(TEE)侧的内容扫描功能,试图在不牺牲隐私的前提下实现安全审查。该方案将内容检测放在硬件隔离环境内完成,避免明文外泄。属于隐私 AI 产品的功能更新。