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作者

Yoshua Bengio

Machine Learning

2026-06-09 至 2026-06-09 共收录 1
2602.08235 2026-06-09 cs.CL cs.AI cs.CR 版本更新

When Benign Inputs Lead to Severe Harms: Eliciting Unsafe Unintended Behaviors of Computer-Use Agents

当良性输入导致严重危害:引发计算机使用代理的不安全意外行为

Jaylen Jones, Zhehao Zhang, Yuting Ning, Eric Fosler-Lussier, Pierre-Luc St-Charles, Yoshua Bengio, Dawn Song, Yu Su, Huan Sun

机构 * DeepMind, London, UK(深度Mind,伦敦,英国) Stanford University, Stanford, CA, USA(斯坦福大学,斯坦福,加利福尼亚州,美国) UC Berkeley, Berkeley, CA, USA(加州大学伯克利分校,伯克利,加利福尼亚州,美国)

AI总结 提出AutoElicit框架,通过迭代扰动良性指令并利用CUA执行反馈,自动引发前沿CUAs(如Claude 4.5 Haiku等)的数百种有害意外行为,并验证其跨模型可迁移性。

Comments ICML 2026, Project Homepage: https://osu-nlp-group.github.io/AutoElicit/

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