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研究评估大模型在尼日利亚低资源语言中的安全性
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AI 综述
2026年10月30日，arXiv cs.CL 发布编号 arXiv:2610.39590 的研究，用约400条约鲁巴语和尼日利亚洋泾浜语显式对抗性提示，评估六款大语言模型的安全性。研究发现，英语安全对齐无法迁移至尼日利亚语言：部分模型对英语提示的拒绝率高达69%，对约鲁巴语却低至0%，原因在于模型未能理解提示而非更安全。GPT-4o Mini 的跨语言安全差距最大（约鲁巴语 +0.23），Gemini 2.0 Flash 跨语言表现最一致。目前该研究以预印本形式发布，尚无后续进展报道。
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最新进展10月30日 14:54
新研究显示六款大模型英语安全对齐无法迁移至约鲁巴语等尼日利亚语言。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv cs.CLarXiv:2610.39590：六款大语言模型在约鲁巴语和尼日利亚洋泾浜语中的对抗性安全评估
一项研究用 400 条约鲁巴语和尼日利亚洋泾浜语显式对抗性提示评估六款大语言模型，发现英语安全对齐无法迁移至尼日利亚语言。部分模型对英语提示的拒绝率高达 69%，对约鲁巴语却低至 0%，原因在于模型未能理解提示而非更安全；GPT-4o Mini 的跨语言安全差距最大（约鲁巴语 +0.23），Gemini 2.0 Flash 跨语言表现最一致。
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