研究提出“能力洗白”：弱未对齐模型拆分有害任务借对齐模型完成

一项arXiv研究（cs.AI）提出“能力洗白”（capability laundering）攻击：较弱的未对齐大模型可将有害任务拆分为看似无害的子问题，分别咨询更强的已对齐模型，再在本地组合答案，从而绕过对单次有害请求的安全限制。作者称这与直接越狱不同，对齐模型的防护在这种间接利用下失效。 论文在CyBench、BountyBench和CBRN任务上评估了GPT-5.5、Claude Opus 4.8和Grok-4.3等模型。在假想的八步生物武器攻击链中，通过咨询更强模型，Gemma-4-31B的平均评分从62.3升至83.1。这些结果为作者在论文中的评估，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。