缓解流氓AI行为_检测_控制与遏制技术

数据集概述

本数据集是一篇学术论文，聚焦AI系统自主性提升背景下的“流氓行为”（显著偏离人类对齐目标）问题，综述并整合了当代检测、缓解和遏制流氓AI的方法，提出统一技术分类框架，为高风险场景下AI安全的落地提供理论与实践支撑。

文件详解

• 文件名称: Academic Paper Mitigation Rogue AI.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 该文档为学术论文，系统分析流氓AI行为问题，涵盖检测、控制与遏制技术的分类，包括可信模型的离策略评估、神经探针激活引导、集成行为稳定化等技术，以及SCAB、AgenticOps等实时治理框架。

适用场景

• AI安全研究：用于分析流氓AI行为的检测与治理技术体系
• 人工智能伦理研究：探究高风险场景下AI系统与人类目标对齐的实践路径
• 技术政策制定：为AI监管框架设计提供理论参考
• 计算机科学教学：作为AI安全领域的案例研究材料