arXiv cs.AI· Jiaju Huang, Shaobin Chen, Xinglong Liang, Xinyu Ma, Hao Yang, Wei Ke, Tao Tan, Yue Sun·· 2 小时前精选AI 评分60
SABench 论文提出副作用感知评估：11 个前沿 LLM 中 15.2% 的运行产生附带损害
Task Success Is Not Enough: Side-effect-Aware Evaluation of Tool-Using Language Model Agents
AI 导读
论文提出 SABench（Side-effect-Aware Benchmark），用于评估工具使用型语言模型智能体在完成任务之外是否执行未授权的副作用动作（附带损害 CD），包含 201 个邮件、日历和工单任务，覆盖 4 种状态结构与 4 类陷阱族，并配有确定性的基于轨迹的判定器。
推荐理由
论文提出用副作用感知评估工具调用智能体，给出了CD比例、任务结构与陷阱族的量化分布，可迁移到智能体安全评测设计。
正文 · AI 翻译
摘要：使用工具的语言模型智能体通常以是否完成用户任务来评估。该指标遗漏了一种常见失败：智能体可能在完成所请求工作的同时，还执行了未经授权的带有副作用的行为，例如写入错误的对象、扩大请求范围，或联系非预期的接收者。我们将这种失败模式称为附带损害（CD）。我们提出了 SABench（副作用感知基准），包含 201 个电子邮件、日历和工单任务。每个任务将四种状态结构（独立、依赖、外部可达、跨工具）之一与四种陷阱类型（歧义、错误目标、级联危害、越权）之一相结合，并且每个任务都有一个基于确定性轨迹的判定器，同时评估目标达成与授权合规。在来自 11 个前沿 LLM（涵盖主要商业与开源模型家族）的 2,211 组模型-任务对中，15.2% 的运行产生了 CD，风险集中在歧义任务上（违规率 38.8%），而非歧义陷阱平均 CD 率为 8.4%。在目标达成的运行中，仍有 12.8% 产生了未经授权的写入。跨工具和依赖状态的 CD 率约为独立状态的两倍。在目标达成率相近的情况下，不同模型的 CD 率相差可达 4.7 倍，这表明仅凭任务成功并不能很好地代表安全的工具使用。SABench 任务语料库发布于 this https URL，轨迹、判定器、代码和分析流水线发布于 this https URL。
| 评论： | 已被 NeurIPS 2026（评估与数据集方向）接收。19 页，5 幅图，10 张表 |
| 主题： | 人工智能 (cs.AI)；计算与语言 (cs.CL) |
| 引用方式： | arXiv:2610.34167 [cs.AI] |
| （本版本为 arXiv:2610.34167v1 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.34167 arXiv 通过 DataCite 签发的 DOI（注册中） |
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2026 年 10 月 25 日 星期日 08:54:08 UTC（314 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org