ERTS: Adversarial Robustness Testing of Ethical AI via Semantic Perturbation in a Bounded Consequence Space

📄 arXiv: 2606.13282 📥 PDF

作者: Pratyush Chaudhari

分类: cs.AI

发布日期: 2026-06-12

💡 一句话要点

提出ERTS框架以解决伦理AI的对抗鲁棒性测试问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 伦理AI 对抗鲁棒性 语义扰动 伦理后果空间 鲁棒性评估 自动驾驶 医疗AI 公平性

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估伦理AI系统的对抗鲁棒性方面仍显不足，特别是在高风险应用场景中缺乏有效的测试框架。
  2. 本文提出的ERTS框架通过构建伦理后果空间和应用语义扰动函数，提供了一种系统化的伦理AI鲁棒性评估方法。
  3. 实验结果表明，仅有33%的模型通过了鲁棒性评估，Llama-3.2模型在对抗攻击下表现出显著脆弱性，显示了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

随着AI系统在医疗分诊、自动驾驶和就业筛选等高风险伦理场景中的应用，针对伦理推理的对抗性操控的鲁棒性评估方法尚未成熟。本文提出了伦理鲁棒性测试系统（ERTS），该框架通过将伦理困境编码为22维伦理后果空间（ECS），应用17种语义扰动函数，并在6类有效性约束下进行评估。研究评估了4个结构化基线模型和2个生产级大型语言模型（Gemini 2.0 Flash和Llama 3.2），生成了1500个对抗测试案例，结果显示仅有33%的模型通过评估，Llama-3.2模型在公平性和信息降解攻击中表现尤为脆弱。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决伦理AI系统在高风险应用中的对抗鲁棒性测试问题。现有方法缺乏系统化的评估框架，无法有效应对伦理推理的对抗性操控。

核心思路：论文提出的ERTS框架通过将伦理困境转化为22维的伦理后果空间，结合语义扰动函数和有效性约束，系统化地评估AI系统的伦理决策鲁棒性。

技术框架：ERTS框架包括四个主要模块：伦理后果空间的构建、语义扰动函数的应用、伦理不稳定指数的计算以及领域自适应的评估结果生成。这些模块共同构成了一个闭环的测试流程。

关键创新：该研究的最大创新在于首次将有限的伦理后果空间、语义一致性约束和领域自适应评估结合在一个对抗测试管道中，填补了现有研究的空白。

关键设计：在设计中，采用了17种语义扰动函数和6类有效性约束，其中包括一种新颖的语义一致性约束。此外，伦理不稳定指数（EII）由四个组成部分构成，用于量化决策偏差。

📊 实验亮点

实验结果显示，仅有33%的模型通过了伦理鲁棒性评估，特别是Llama-3.2模型在公平性和信息降解攻击下表现出明显的脆弱性，评估结果（ERS = 0.737）突显了该框架的有效性和必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、自动驾驶、招聘等高风险伦理决策场景。通过提供系统化的鲁棒性评估，ERTS框架能够帮助开发者在部署AI系统前识别和修正潜在的伦理风险，从而提升AI系统的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

As AI systems are deployed in high-stakes ethical contexts such as healthcare triage, autonomous vehicle control, and employment screening, formal methods for evaluating their robustness against adversarial manipulation of ethical reasoning remain underdeveloped. This paper introduces the Ethical Robustness Testing System (ERTS), a closed-pipeline framework that: (1) encodes ethical dilemmas into a 22-dimensional Ethical Consequence Space (ECS) grounded in established ethical theory; (2) applies 17 semantic perturbation functions subject to 6 validity constraint classes including a novel semantic coherence constraint; (3) measures decision deviation via a 4-component Ethical Instability Index (EII); and (4) produces domain-adaptive pre-deployment robustness assessment verdicts. We evaluate 4 structured baseline models and 2 production LLMs (Gemini 2.0 Flash and Llama 3.2) across 50 ethical scenarios spanning 8 deployment domains, generating 1,500 adversarial test cases. Results demonstrate that only 33% of models achieve assessment clearance, with the local Llama-3.2 model proving particularly vulnerable to fairness corruption and information degradation attacks (ERS = 0.737). To the best of our knowledge, no existing framework combines a bounded ethical consequence space, semantic coherence constraints, and domain-adaptive assessment in a single adversarial testing pipeline.