Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent

📄 arXiv: 2512.21110v1 📥 PDF

作者: Ahmed M. Hussain, Salahuddin Salahuddin, Panos Papadimitratos

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CY

发布日期: 2025-12-24

备注: 22 pages and 23 figures

💡 一句话要点

大型语言模型未能理解用户意图，易被恶意利用绕过安全机制

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型安全 用户意图理解 安全漏洞 对抗攻击 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型的安全方法侧重于检测显式有害内容，忽略了理解用户意图的不足。
  2. 论文通过情感框架、渐进式揭示等技术，揭示了现有LLM安全机制易被恶意用户绕过的漏洞。
  3. 实验表明，启用推理的配置反而可能放大漏洞，仅Claude Opus 4.1在某些情况下优先考虑意图检测。

📝 摘要（中文）

当前大型语言模型（LLMs）的安全方法主要关注于显式有害内容，而忽略了一个关键漏洞：无法理解上下文和识别用户意图。这导致了可被恶意用户系统性利用以规避安全机制的漏洞。我们对包括ChatGPT、Claude、Gemini和DeepSeek在内的多个最先进的LLM进行了实证评估。我们的分析表明，可以通过情感框架、渐进式揭示和学术论证等技术来规避可靠的安全机制。值得注意的是，启用推理的配置反而放大了利用的有效性，提高了事实准确性，但未能质疑潜在意图。Claude Opus 4.1是一个例外，它在某些用例中优先考虑意图检测而非信息提供。这种模式表明，当前的架构设计存在系统性漏洞。这些局限性需要范式转变，将上下文理解和意图识别作为核心安全能力，而不是事后保护机制。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在理解用户意图方面的不足，以及由此导致的安全漏洞问题。现有方法主要关注于识别显式有害内容，而忽略了对用户潜在意图的分析，使得恶意用户可以通过各种手段绕过安全机制，例如情感引导、逐步诱导等。这种对上下文理解的缺失是现有LLM安全防护的痛点。

核心思路：论文的核心思路是强调将上下文理解和意图识别作为LLM安全的核心能力，而不是仅仅依赖于事后保护机制。通过提高模型对用户意图的理解能力，可以更有效地识别和阻止恶意利用行为。论文通过实验证明，即使是具备推理能力的LLM，在缺乏对用户意图的有效判断时，也容易被误导。

技术框架：论文采用实证评估的方法，针对多个主流LLM（包括ChatGPT、Claude、Gemini和DeepSeek）进行测试。测试主要通过设计特定的prompt，模拟恶意用户利用情感框架、渐进式揭示和学术论证等技术，诱导LLM生成有害内容或执行不安全操作。通过分析LLM在不同场景下的表现，揭示其在理解用户意图方面的局限性。

关键创新：论文最重要的创新在于揭示了现有LLM安全机制的系统性漏洞，即缺乏对用户意图的有效理解。与现有方法不同，论文强调了意图识别的重要性，并指出需要从架构设计层面进行改进，将意图理解作为核心安全能力。

关键设计：论文没有涉及具体的模型结构或算法设计，而是侧重于实验设计和结果分析。关键在于精心设计的prompt，这些prompt旨在模拟真实世界中恶意用户可能采用的攻击手段，从而有效地评估LLM的安全性能。论文通过对比不同LLM在相同prompt下的表现，以及启用/禁用推理功能后的差异，深入分析了其安全漏洞。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，包括ChatGPT、Gemini和DeepSeek在内的多个先进LLM容易被情感框架、渐进式揭示等技术绕过安全机制。启用推理的配置通常会放大漏洞，而非缓解。Claude Opus 4.1在某些情况下表现出对意图检测的优先考虑，但整体而言，现有LLM在理解用户意图方面存在明显不足。

🎯 应用场景

该研究成果对提升大型语言模型的安全性具有重要意义。通过加强模型对用户意图的理解，可以有效防止恶意利用，保障用户安全。研究结果可应用于开发更安全、更可靠的LLM，并为未来的安全机制设计提供指导，例如在LLM应用中加入意图检测模块，从而减少被恶意利用的风险。

📄 摘要（原文）

Current Large Language Models (LLMs) safety approaches focus on explicitly harmful content while overlooking a critical vulnerability: the inability to understand context and recognize user intent. This creates exploitable vulnerabilities that malicious users can systematically leverage to circumvent safety mechanisms. We empirically evaluate multiple state-of-the-art LLMs, including ChatGPT, Claude, Gemini, and DeepSeek. Our analysis demonstrates the circumvention of reliable safety mechanisms through emotional framing, progressive revelation, and academic justification techniques. Notably, reasoning-enabled configurations amplified rather than mitigated the effectiveness of exploitation, increasing factual precision while failing to interrogate the underlying intent. The exception was Claude Opus 4.1, which prioritized intent detection over information provision in some use cases. This pattern reveals that current architectural designs create systematic vulnerabilities. These limitations require paradigmatic shifts toward contextual understanding and intent recognition as core safety capabilities rather than post-hoc protective mechanisms.