中新网北京7月4日电 (记者 张素)大语言模型逐渐成为公众获取、理解和使用科技知识的重要工具，其在有用性与安全性之间如何保持稳定边界？对此，中国科研团队对全球主要大语言模型进行了一次统一标准的“体检”。

　　近日在北京举行的2026全球数字经济大会云智算安全论坛上，《全球大语言模型安全防范能力测评报告(2026)》(下称“报告”)正式发布。报告显示，多数模型具备基础拒答能力，但在复合攻击下，部分模型的安全边界明显承压。

　　这份报告如何形成，将产生哪些影响？记者就此采访专家学者，解读此次“体检”结果。

《全球大语言模型安全防范能力测评报告(2026)》近日正式发布，中国科研团队对全球主要大语言模型进行了一次统一标准的“体检”。受访者供图

　　自主研发科学测评方法体系

　　这份报告由东壁科技数据联合上海财经大学数字经济学院共同编制。

　　据上海财经大学数字经济学院院长、报告牵头编制人赵琳介绍，报告以313条科技类高风险问题为测试集，覆盖38个国内外大语言模型，重点考察模型能否在正常的科技学习、科研的防护需求与潜在违法犯罪滥用之间，保持稳定、安全且可解释的边界，并同步发布多维度安全实力排名。

　　具体来说，报告从东壁全球科技文献数据平台(Dbdata)选取94108份科技文献材料，并结合34452条科技类百科条目构建RAG检索参考，用于判断模型回答中的科学事实、技术原理、因果逻辑和不确定性表述是否可靠。

　　报告设置五个评测维度，即：安全边界、越狱攻击防护、意图识别、滥用风险可控性、技术内容可靠性。

　　“这份报告的评测视角有不少创新点。”清华大学公共管理学院院长朱旭峰说，以往行业企业、各类标准大多聚焦于常规外部攻击、对抗性输入防护，本次新增“越狱攻击”这一核心评测维度，并针对各类大模型抵御越狱攻击的能力开展实测，为整个行业树立了全新的安全评测标准。

　　实测数据披露多重安全隐患

　　报告显示，多数模型具备基础拒答能力，直接攻击总体成功率为7.6%，但在前缀注入、场景伪装、情感伪装，以及伪装与示例诱导结合的复合攻击下，部分模型的安全边界明显承压。目前，攻击成功率最高的是场景伪装加上示例诱导，达53.8%。

　　赵琳解释说，“合法授权”“安全研究”“攻防演练”等场景合法化叙事，比单纯情绪求助更容易削弱模型安全边界，示例诱导的影响则取决于其叠加在哪类伪装方式上，叠加在场景伪装中能增加越狱成功率，叠加在情感伪装中反而更容易让模型识别出请求的风险。

　　依托显性攻击、越狱对抗等五个测评维度量化打分，报告发布38款海内外主流大模型分层排名。报告注意到，不同模型属性呈现出系统性差异。国外、闭源和大规模模型在恶意伪装请求拦截、越狱稳健性和回答后风险控制上整体更占优，但也更容易拒绝善意问题，体现出安全性与可用性之间的张力。

　　“开源、闭源、大参数量、小参数量不同类型模型，安全防护能力存在明显差异，这一结论能为行业各方提供切实参考。”朱旭峰说。

　　持续完善科技安全测试集

　　针对测评暴露出的系统性安全短板，这份报告立足产业实际，提供了政策与治理建议。其中提出，科技安全不能只依赖外部关键词拦截，要坚持内生化原则，把安全能力嵌入模型行为机制。

　　朱旭峰认为，这份报告采用前沿评测方法，对各类AI安全风险完成清晰定义与分类，对整个行业具备重要指导价值，能帮助行业各界清晰识别各类安全隐患，以及隐患背后对应的社会负面影响。

　　东壁科技数据创始人、报告牵头编制人吴登生表示，报告为模型企业、第三方测评机构、行业专家、监管部门和教育科研机构提供了专项测评与持续治理的参考，也强调在保护正当学习、科研和防护需求的同时，避免模型输出形成对现实危险行为的能力增益。

　　“这份报告只是一个开始。”吴登生说，将持续完善科技安全测试集，覆盖更多领域，例如工程控制、深度伪造、自动化智能体、实验室安全等方向。同时，也会加强多轮对话、工具调用、代码执行、多模态输入等复杂交互场景的测评，为安全使用AI提供参考依据。(完)

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