南洋理工：简单伪装即可骗过AI，全线运行安全已崩溃
当人们探讨AI安全的议题时，我们究竟在关注哪些核心问题？
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是暴力内容、偏见歧视，还是伦理困境？这些固然重要，但对于将AI投入实际业务的企业而言，有一条更为致命却长期被忽视的安全红线正频繁被触及：你精心打造的"法律咨询"聊天机器人，可能正在热情洋溢地为用户提供医疗建议。
这仅仅是模型偶尔偏离主题那么简单吗？不，这本身就是一种安全隐患。
在这篇最新研究中，来自南洋理工大学等机构的学者们首次提出了一个创新概念——运行安全（Operational Safety），旨在彻底重塑我们对AI在特定场景下安全边界的认知。
论文标题：OffTopicEval: When Large Language Models Enter the Wrong Chat, Almost Always!
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.26495
论文代码：https://github.com/declare-lab/OffTopicEval
评测数据集：https://huggingface.co/datasets/declare-lab/OffTopicEval
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