SEA-SafeguardBench: Evaluating AI Safety in SEA Languages and Cultures
作者: Panuthep Tasawong, Jian Gang Ngui, Alham Fikri Aji, Trevor Cohn, Peerat Limkonchotiwat
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-05
备注: Under review
💡 一句话要点
SEA-SafeguardBench：评估东南亚语言和文化背景下的人工智能安全性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人工智能安全 东南亚语言 多语言评估 文化敏感性 大型语言模型 安全基准 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有保障模型评估主要集中于英语，忽略了东南亚语言和文化背景下的安全问题。
- SEA-SafeguardBench通过原生创作的基准，反映当地规范和危害场景，填补了这一空白。
- 实验表明，即使是最先进的LLM在东南亚语言环境下也面临挑战，性能不如英语。
📝 摘要（中文）
保障模型旨在帮助大型语言模型（LLMs）检测和阻止有害内容，但现有评估主要集中在英语，忽略了语言和文化多样性。现有的多语言安全基准通常依赖于机器翻译的英语数据，无法捕捉低资源语言的细微差别。东南亚（SEA）语言在该地区语言多样性和独特的安全问题（从文化敏感的政治言论到特定地区的不实信息）方面代表性不足。为了解决这些差距，需要原生创作的基准来反映当地规范和危害场景。我们推出了SEA-SafeguardBench，这是首个针对东南亚的人工验证安全基准，涵盖八种语言，包含21640个样本，分为三个子集：通用、野外和内容生成。我们的基准实验结果表明，即使是最先进的LLM和防护栏在东南亚文化和危害场景中也面临挑战，并且与英语文本相比表现不佳。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在东南亚（SEA）语言和文化背景下的安全性评估问题。现有方法主要集中在英语，忽略了SEA地区独特的语言和文化细微差别，导致保障模型在该地区的有效性降低。此外，现有的多语言安全基准依赖于机器翻译的英语数据，无法准确捕捉低资源语言的特性。
核心思路：论文的核心思路是构建一个原生于东南亚语言和文化的安全基准，即SEA-SafeguardBench。该基准包含多种SEA语言，并涵盖了该地区特有的安全问题，例如文化敏感的政治言论和地区性虚假信息。通过在该基准上评估LLM和保障模型，可以更准确地了解它们在SEA地区的安全性表现。
技术框架：SEA-SafeguardBench包含以下几个主要组成部分： 1. 数据收集：收集涵盖八种东南亚语言（具体语言未知）的文本数据。 2. 数据标注：由人工专家对数据进行标注，判断文本是否包含有害内容。 3. 数据划分：将数据划分为三个子集：通用、野外和内容生成，以评估不同场景下的安全性。 4. 基准评估：使用SEA-SafeguardBench评估现有的LLM和保障模型。 5. 结果分析：分析评估结果，找出LLM和保障模型在SEA地区的安全漏洞。
关键创新：SEA-SafeguardBench的主要创新在于它是首个针对东南亚语言和文化的人工验证安全基准。与以往依赖机器翻译的基准不同，SEA-SafeguardBench的数据是原生创作的，能够更准确地反映当地的语言和文化特点。此外，该基准还涵盖了SEA地区特有的安全问题，例如文化敏感的政治言论和地区性虚假信息。
关键设计：关于关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，论文摘要中没有提供足够的信息，因此这部分内容未知。但可以推测，数据标注的质量控制、数据子集的划分标准，以及评估指标的选择是关键的设计要素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SEA-SafeguardBench的实验结果表明，即使是最先进的LLM和保障模型在东南亚文化和危害场景中也面临挑战，并且与英语文本相比表现不佳。这突显了现有安全评估方法在多语言和文化背景下的局限性，并强调了构建原生安全基准的重要性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需要查阅论文全文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型在东南亚地区的安全性，帮助开发者构建更符合当地文化和价值观的AI系统。此外，SEA-SafeguardBench可以作为评估和改进现有保障模型的基准，促进多语言安全领域的研究和发展。未来，该基准可以扩展到更多东南亚语言和文化，并应用于其他AI应用场景，例如内容审核、舆情分析等。
📄 摘要（原文）
Safeguard models help large language models (LLMs) detect and block harmful content, but most evaluations remain English-centric and overlook linguistic and cultural diversity. Existing multilingual safety benchmarks often rely on machine-translated English data, which fails to capture nuances in low-resource languages. Southeast Asian (SEA) languages are underrepresented despite the region's linguistic diversity and unique safety concerns, from culturally sensitive political speech to region-specific misinformation. Addressing these gaps requires benchmarks that are natively authored to reflect local norms and harm scenarios. We introduce SEA-SafeguardBench, the first human-verified safety benchmark for SEA, covering eight languages, 21,640 samples, across three subsets: general, in-the-wild, and content generation. The experimental results from our benchmark demonstrate that even state-of-the-art LLMs and guardrails are challenged by SEA cultural and harm scenarios and underperform when compared to English texts.