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AI助手对进食障碍提问的安全回应偏差
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AI 综述
2026年11月10日，一项发布在arXiv的人机交互预印本研究（尚未经同行评审）测试了三个开源大语言模型对进食障碍相关提问的回应。研究使用来自在线厌食症社区的100个问题，发现高风险回应在不同模型和伤害维度间差异明显。在没有用户个人信息时，高风险回应出现频率约为有信息时的两倍；明确提示进食障碍脆弱性可使安全性提高10至14个百分点。回应还因种族、性别和BMI而显著不同，其中体型造成的差异最大，作者认为这与“进食障碍主要影响瘦削白人女性”的刻板印象相符。目前该研究仅为预印本，结论有待同行评审。
AI 根据报道生成 · 3 天前更新
最新进展11月10日 13:00
一项预印本研究显示，三个开源大模型对进食障碍提问的安全回应随用户身份信息明显变化。报道时间线
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11月10日
- arXiv · 人机交互（cs.HC）研究测试三个开源大模型对进食障碍相关提问的回应，安全表现随用户身份信息明显变化
一项预印本研究用来自在线厌食症社区的100个问题测试三个开源大语言模型的回应，发现高风险回应在不同模型和伤害维度间差异明显。在没有用户个人信息时，高风险回应出现频率约为有信息时的两倍；明确提示进食障碍脆弱性可使安全性提高10至14个百分点。回应还因种族、性别和BMI而显著不同，其中体型造成的差异最大，作者认为这与“进食障碍主要影响瘦削白人女性”的刻板印象相符。
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