arXiv论文揭示LLM安全护栏极性盲区

2026年10月21日，arXiv cs.CL发布论文arXiv:2610.27908，提出“极性盲区”概念：大语言模型在语法否定、反义词替换等改变极性的语言变换后，无法识别有害意图，从而绕过安全护栏。研究基于260条提示、10个先进LLM及英语、西班牙语、捷克语3种语言测试，显示多数模型受此影响，最脆弱模型平均危害评分达4.12（0-5量表）。研究指出该效应跨语言存在，反映语义鲁棒性的普遍缺陷，而非特定语言或语法问题。目前事件进展限于论文发布与测试结果公布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。