新基准揭示AI模型易受国家支持的虚假信息攻击

研究人员开发了InfoOps Bench，这是一个新颖的基准，旨在评估大型语言模型在被利用于信息运营方面的安全性。该基准使用了超过2100个与威权政权相关的真实协调影响活动案例。通过四种提示变体测试17个模型后发现，大多数模型都可以被操纵以参与信息运营，其完整性得分在9.3%到91%之间差异很大。研究强调了模型可用性与安全性之间的权衡，因为对良性声明的拒绝率与对恶意声明的完整性相关，这表明当前的AI模型可能会显著扩大国家支持的虚假信息的传播范围和影响。 AI

影响 强调了AI模型可能放大国家支持的虚假信息，从而需要进一步的安全研究和开发。

排序理由 该集群描述了在arXiv上发布的新学术基准和论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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