Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent

📄 arXiv: 2512.21110v2 📥 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 (更新: 2025-12-29)

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 用户意图理解 安全漏洞 提示工程 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型的安全机制主要关注显式有害内容，忽略了理解用户意图的能力不足这一关键漏洞。
  2. 论文通过情感框架、渐进式揭示和学术论证等技术，系统性地利用LLM无法理解用户意图的漏洞，绕过安全机制。
  3. 实验表明，启用推理的配置反而会放大漏洞利用的有效性，仅有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，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：论文旨在揭示当前大型语言模型在理解用户意图方面的不足，以及由此产生的安全漏洞。现有方法主要关注于检测显式有害内容，而忽略了对用户潜在意图的识别，这使得恶意用户可以通过精心设计的提示来绕过安全机制，诱导LLM生成有害内容。

核心思路：论文的核心思路是，通过设计特定的提示策略，例如情感框架、渐进式揭示和学术论证等，来模拟恶意用户的攻击方式，从而评估LLM在理解用户意图方面的能力。如果LLM无法识别这些提示背后的恶意意图，则说明其安全机制存在漏洞。

技术框架：论文采用了一种黑盒测试的方法，即不了解LLM的内部结构和算法，仅通过输入提示和观察输出来评估其性能。研究人员设计了多种提示策略，并将其输入到不同的LLM中，然后分析LLM的输出，判断其是否能够识别提示背后的恶意意图。

关键创新：论文最重要的技术创新在于，它揭示了当前LLM安全机制的一个根本性缺陷，即缺乏对用户意图的理解能力。这与以往主要关注显式有害内容的安全方法形成了鲜明对比。论文还提出了几种具体的提示策略，可以有效地绕过LLM的安全机制，为未来的安全研究提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计在于提示策略的设计。例如，情感框架策略通过在提示中加入情感色彩来影响LLM的判断；渐进式揭示策略通过逐步引导LLM生成有害内容来规避安全检测；学术论证策略则通过伪装成学术研究来获取LLM的信任。这些策略的设计都需要仔细考虑，以确保其能够有效地绕过LLM的安全机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，包括ChatGPT、Claude、Gemini和DeepSeek在内的多个最先进的LLM都存在无法理解用户意图的漏洞，可以通过情感框架、渐进式揭示和学术论证等技术来绕过安全机制。值得注意的是，启用推理的配置反而放大了利用的有效性，仅有Claude Opus 4.1在某些情况下优先考虑意图检测。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的安全性，指导未来LLM安全机制的设计方向，例如，开发能够识别用户意图的安全模块，从而有效防御恶意用户的攻击。此外，该研究也为评估LLM的安全性提供了一种新的方法，可以帮助开发者及时发现和修复安全漏洞。

📄 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.