大模型对齐与安全

AI Alignment and Fiduciary Obligation

AI对齐与受托义务

Benjamin Lange

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 本文提出将受托理论应用于长期AI助手部署，以开发者对用户负有的忠诚、注意、善意和坦诚四项受托义务为基础构建AI对齐标准，为AI对齐研究提供新视角。

Comments 10 pages, 1 table. Accepted at the 9th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2026)

Policy Fragmentation or Institutional Alignment? Institutional Governance of AI in Universities and Business Schools

政策碎片化还是制度协同？高校与商学院的AI制度治理

Lydia Manikonda, Dominique Outlaw

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(title)；分类 cs.AI

AI总结 本研究分析美国34个州高校AI政策，发现校级侧重数据安全与风险、商学院侧重教学应用，多数商学院无独立AI政策致错位，提出需协同指南兼顾学科目标与劳动力需求。

Comments Our insights suggest that policy guidelines should be aligned with broader institutional policies while addressing discipline-specific learning objectives and evolving workforce demands

Cross-Lingual Bias in Large Language Models: A Comparative Analysis of English and Swahili

大语言模型中的跨语言偏见：英语与斯瓦希里语的对比分析

Ruolei Zhang, Teddy Njuguna, Yue Feng

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过对比GPT-5.2与Gemini 2.5 Flash在英语和斯瓦希里语上的9类人口统计偏见表现，发现偏见会转变而非转移，仅英语偏见审计无法覆盖多语言部署需求。

Accountability Asymmetry and Structural Trust in Autonomous AI Systems

自主AI系统中的问责不对称性与结构性信任

Nathan DeBardeleben

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文针对自主AI系统中问责不对称导致的信任问题，提出将其治理视为基础设施可靠性问题，通过工程异质性方案，即独立监测审查补充流程，解决该问题。

Comments 16 pages, 2 figures

BulkPR-Bench: Benchmarking Queue-Level Governance of Interacting Pull Requests

BulkPR-Bench：针对交互拉取请求的队列级治理基准

Zetong Xiong, Qiao Zhao, Jun Zhang, Xueying Lyu, Zhi Li, Yixiang Tu, Xiaowen Yang, Yunjie Zhang, Yufeng Wang, Zhe Zhang, Kaize Yu, Hanwen Du, Zhongkai Sun, Zhuoxin Liu, Zekun Lin, Jianwen Yang, Ruining Chen, Ying Zhang, Tingxuan Pan, Ke Chen, Shubin Han, Chuanhao Sun, Yehua Yang

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出BulkPR-Bench基准，针对交互PR队列治理，实验显示现有模型在该任务上表现优于顺序基准，但仍存在较大提升空间。

Comments 12 pages, 5 figures. Artifact: https://github.com/Eureka246/BulkPR-Bench-Release ; archived artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.21717780

Emergence of Biased Consensus in Multi-Agent LLM Debates

多智能体LLM辩论中偏向性共识的涌现

Maya Okawa

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)

AI总结 该研究针对多智能体LLM辩论中集体偏向性共识的涌现问题，提出物理启发的社会动力学分析框架，经实验验证其相变规律，发现智能体异质性可抑制该现象，且见解可推广至投资等现实决策任务。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 23 pages, 12 figures