论文用价值观人格数据集暴露LLM人格化请求中的有害输出。
资讯摘要
论文指出，人格化请求往往不显恶意，现有针对对抗请求的对齐方法可能漏掉人格使用带来的危害。作者构建了1.1万个争议话题与基于Schwartz价值观量表的人格配对数据集，用智能体流程迭代优化话题与人格，从对齐良好的商用LLM中收集有害回复，成功率超过47%。论文以UNESCO全球公民原则作为区分正当价值表达与有害行为的最小共识，并提出可控对齐模型，允许用户在推理时平衡人格遵循与安全。
要点速读
- 论文构建1.1万个争议话题与价值观人格配对的数据集，人格映射自Schwartz价值观量表。
- 作者报告其智能体流程从对齐良好的商用LLM中收集有害回复的成功率超过47%。
- 论文提出可控对齐模型，让用户在推理时平衡人格遵循与安全，并称在多数样本上更安全且更遵循人格。
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采集于 2026/10/28 08:00:17（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。