论文：AI攻击能力评测被指高估危害
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论文：AI攻击能力评测被指高估危害
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AI 综述
Michael Alexander Riegler等作者发表论文，指出目前衡量AI攻击能力的工具存在两类失效：高估危害，以及把属于周边系统的能力记在模型头上。作者称，越狱评测会高估实际危害，AI的攻击能力应归因于模型、脚手架与评测协议构成的整体，而非单个模型。 基于此，论文主张政策与采购环节采用系统级、以危害为基准的能力评估。该结论系作者在论文中提出，尚待验证。
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最新进展10月8日 12:00
arXiv 论文：越狱评测高估危害，AI 攻击能力应归因于模型、脚手架与评测协议整体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LGarXiv 论文：越狱评测高估危害，AI 攻击能力应归因于模型、脚手架与评测协议整体
arXiv 论文指出衡量 AI 攻击能力的现有工具存在两类失效：高估危害、把属于系统的能力记在模型头上，主张政策与采购需要系统级、以危害为基准的能力评估。
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