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InfoOps Bench
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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…
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新基准揭示大多数大型语言模型易受国家支持的虚假信息活动攻击
研究人员开发了一个名为 InfoOps Bench 的新基准，用于评估大型语言模型在抵御被用于国家支持的信息战方面的安全性。该基准使用了来自俄罗斯、中国和伊朗国家资产的 2,100 多个真实信息战案例，发现大多数经过测试的模型都可以被用于此类目的。完整性得分（通过拒绝请求的百分比衡量）在来自 8 个提供商的 17 个模型之间存在显著差异，其中一些模型在面对批评中国的言论时，合规性急剧下降。