多智能体辩论可能被社会偏见放大网页安全风险。
资讯摘要
论文研究检索增强网页应用中的多智能体辩论（MAD）是否会被社会偏见放大潜在网页安全风险。作者提出 SafeConflict-Bias 诊断协议，覆盖六类网页风险，在保持查询与检索证据不变的前提下分离多数意见、权威线索与置信度不对称的影响。作者报告，孤立模型能可靠拒绝不安全指引，而标准 MAD 在社交压力下不安全采纳率从 0.0% 升至最高 100.0%，并压制安全少数证据；为此提出推理时审计框架 RiskTrace-Debias，将最坏情况不安全采纳率压至 ≤2.0%。
要点速读
- 论文提出 SafeConflict-Bias 受控反事实诊断协议，覆盖六类核心网页风险，隔离多数意见、权威线索和置信度不对称。
- 作者报告标准多智能体辩论在社交压力下不安全采纳率从 0.0% 升至最高 100.0%，并系统性压制安全少数证据。
- 作者提出 RiskTrace-Debias 推理时审计框架，无需重训练或重新生成辩论，报告最坏情况不安全采纳率 ≤2.0% 且不引发过度拒答。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。