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研究：长对抗对话中模型安全性显著下降

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AI 综述

2026年10月1日，arXiv cs.CL 发布一项研究，评估语言模型在长对抗对话中的安全性。研究用第二个语言模型扮演持续对抗用户，由安全分类器逐条标注回复，测试三个开源权重指令微调模型在两种有害提示下的多轮表现。结果显示，首轮安全回复率为85%-100%，到第11轮降至38%-61%，第101轮进一步跌至15%-44%，且该下降跨模型、跨提示组合普遍存在。研究结论认为，强单轮安全并不必然延续到持续对抗交互，需要长时程评估与对话级防护。目前该研究为最新进展，尚无后续报道。

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10月1日

12:00
arXiv：cs.CL（计算语言学，全量分类）
长对抗对话中的语言模型安全性评估：多轮攻击下安全率从 85%-100% 降至 15%-44%
一项研究用第二个语言模型扮演持续对抗用户、由安全分类器逐条标注回复，测试三个开源权重指令微调模型在两种有害提示下的多轮表现。首轮安全回复率为 85%-100%，到第 11 轮降至 38%-61%，第 101 轮进一步跌至 15%-44%，且该下降跨模型、跨提示组合普遍存在。结果表明强单轮安全并不必然延续到持续对抗交互，需要长时程评估与对话级防护。

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