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AI模型出现“注意缺失”，在被赋予任务时会忽略安全信号
一篇新研究论文引入了“注意缺失”（Inattentional Gap）的概念，描述了语言和视觉AI模型在接受特定任务条件时，会抑制它们报告本可以检测到的安全关键信号的能力。这种现象在包括放射学和驾驶场景在内的各种模型和任务中都有观察到，表明基准安全分数与实际安全性能之间存在脱节。研究人员认为，这种现象类似于人类的注意缺失盲视，可能导致AI系统在评估中看似安全，但在实践中却容易受到未指明的危险的影响。
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新基准测试 AI 视频模型的主动安全警告能力
研究人员开发了 PaSBench-Video，这是一个旨在评估视频多模态大语言模型（MLLMs）主动安全警告能力的新基准。该基准包含 740 个跨越驾驶、医疗保健、日常生活和工业生产的视频，并标注了风险发生和事故边界。对 13 个 MLLMs 的测试表明，当前模型在时间校准和误报率方面存在困难，这表明它们依赖于场景级线索而非真正的危害推理。