DarkPatterns-LLM: A Multi-Layer Benchmark for Detecting Manipulative and Harmful AI Behavior
作者: Sadia Asif, Israel Antonio Rosales Laguan, Haris Khan, Shumaila Asif, Muneeb Asif
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-27
💡 一句话要点
提出DarkPatterns-LLM以解决AI行为操控检测问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 操控检测 安全基准 多层次分析 用户信任 心理机制 社会影响
📋 核心要点
- 现有的安全基准主要依赖粗略的二元标签，无法有效捕捉操控行为的复杂心理和社会机制。
- 论文提出了DarkPatterns-LLM，通过四层分析管道对LLM输出中的操控内容进行细致评估。
- 实验结果显示，当前最先进模型在检测操控模式时存在显著性能差异，尤其在自主性削弱方面表现不佳。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的普及，关于其操控性或欺骗性行为的担忧日益加剧，这些行为可能会削弱用户的自主性、信任和福祉。现有的安全基准主要依赖粗略的二元标签，未能捕捉操控所涉及的细微心理和社会机制。我们提出了DarkPatterns-LLM，一个全面的基准数据集和诊断框架，用于对LLM输出中的操控内容进行细致评估，涵盖法律/权力、心理、情感、身体、自主、经济和社会伤害等七个伤害类别。该框架实现了一个四层分析管道，包括多粒度检测（MGD）、多尺度意图分析（MSIAN）、威胁协调协议（THP）和深度上下文风险对齐（DCRA）。数据集包含401个经过精心策划的示例，配有指令-响应对和专家注释。通过对包括GPT-4、Claude 3.5和LLaMA-3-70B等最先进模型的评估，我们观察到显著的性能差异（65.2%-89.7%）以及在检测削弱自主性模式方面的一致弱点。DarkPatterns-LLM建立了首个标准化的多维操控检测基准，为更可信的AI系统提供了可操作的诊断。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）输出中的操控性和欺骗性行为检测问题。现有方法主要依赖粗略的二元标签，无法有效捕捉操控行为的复杂性和多样性。
核心思路：论文提出了DarkPatterns-LLM，一个多层次的基准数据集和诊断框架，旨在通过细致的评估机制来识别和分析操控内容。该框架的设计考虑了操控行为的多维特性，能够提供更深入的分析。
技术框架：整体架构包括四个主要模块：多粒度检测（MGD）、多尺度意图分析（MSIAN）、威胁协调协议（THP）和深度上下文风险对齐（DCRA）。这些模块共同构成一个完整的分析管道，支持对操控行为的全面评估。
关键创新：DarkPatterns-LLM的最大创新在于其多层次的分析框架，首次实现了对操控行为的细致分类和评估，超越了现有方法的局限性。
关键设计：数据集包含401个经过专家注释的指令-响应对，确保了数据的高质量和代表性。每个模块的设计都考虑了不同层次的分析需求，确保了结果的准确性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，当前最先进的模型在操控模式检测上存在显著的性能差异，准确率在65.2%到89.7%之间，尤其在检测削弱自主性行为方面表现出一致的弱点。这一发现强调了现有模型在处理复杂操控行为时的不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括AI系统的安全性评估、用户信任增强以及操控行为的监测与预防。通过提供更精确的操控检测工具，能够帮助开发更可信赖的AI系统，促进用户的自主性和福祉。未来，该框架可扩展至其他类型的AI应用，推动整个行业的安全标准提升。
📄 摘要（原文）
The proliferation of Large Language Models (LLMs) has intensified concerns about manipulative or deceptive behaviors that can undermine user autonomy, trust, and well-being. Existing safety benchmarks predominantly rely on coarse binary labels and fail to capture the nuanced psychological and social mechanisms constituting manipulation. We introduce \textbf{DarkPatterns-LLM}, a comprehensive benchmark dataset and diagnostic framework for fine-grained assessment of manipulative content in LLM outputs across seven harm categories: Legal/Power, Psychological, Emotional, Physical, Autonomy, Economic, and Societal Harm. Our framework implements a four-layer analytical pipeline comprising Multi-Granular Detection (MGD), Multi-Scale Intent Analysis (MSIAN), Threat Harmonization Protocol (THP), and Deep Contextual Risk Alignment (DCRA). The dataset contains 401 meticulously curated examples with instruction-response pairs and expert annotations. Through evaluation of state-of-the-art models including GPT-4, Claude 3.5, and LLaMA-3-70B, we observe significant performance disparities (65.2\%--89.7\%) and consistent weaknesses in detecting autonomy-undermining patterns. DarkPatterns-LLM establishes the first standardized, multi-dimensional benchmark for manipulation detection in LLMs, offering actionable diagnostics toward more trustworthy AI systems.