AI 紅隊測試走入語境：聊天機械人如何應對繁中與粵語風險
Circuit Breaker Labs 正嘗試把聊天機械人的心理安全測試，從一次過的標準問答，推向更貼近真人語境的長對話模擬。這家早期 AI 安全初創公司透過模擬不同年齡、背景、語言與文化的使用者，對模型進行紅隊測試，找出系統在高風險互動中的失誤。對家長、學校，以及部署 AI 助理的機構而言，問題不只在於機械人會否答錯資料，也在於它會否在脆弱使用者求助、含糊表達或逐漸建立情感依賴時，作出不恰當回應。
不過，這仍是一家僅五人的早期公司。TechCrunch 報道指出，Circuit Breaker Labs 未有公開其主要客戶，也未披露測試結果或其評分方法如何獲獨立驗證。因此，外界現時可以確認的是它提出了一種測試方向和已有可運作產品，未能據此斷言其方法已有效降低傷害風險。尤其繁體中文、粵語口語、夾雜英文和網絡縮寫的覆蓋程度，報道同樣沒有交代。
安全風險往往藏在「正常」對話裡
公司兩名創辦人 Shirali Nigam 與 Arul Nigam 認為，危險互動未必源自有人刻意繞過安全限制。有些使用者只是以自然方式傾訴困擾，模型卻可能因誤解上下文、暗語或情緒含義，給出具傷害性的回覆。報道以未成年使用者與聊天機械人建立強烈情感連結的事件為背景，也提到 Character.AI 與 OpenAI 曾面對涉及自殺及妄想傷害指控的訴訟；這些均屬原告的指控或已報道的和解背景，不能直接視作個別產品已被證實的因果結論。
這個切入點的重要性，在於安全評估若只採用工整、短促、標準化的 prompt，很容易高估模型的理解能力。真人不會總是直接說出危機，也未必用完整句子表達感受；年幼使用者、非母語使用者或特定社群，可能使用俚語、錯字、代稱及反諷。模型即使能辨識明確的高風險字眼，也未必看得懂一句看似平常、其實帶有求助訊號的說話。這正是所謂語境問題，而非單靠多加幾個關鍵詞攔截便能處理。
用模擬使用者測試長期互動
Circuit Breaker Labs 把其 AI 代理人比喻為大量「撞擊測試假人」。公司與人類領域專家合作建立高擬真的使用者模擬，納入真實說話模式、俚語、編碼語言與打字錯誤，再每日執行數萬至數十萬次模擬互動。測試目標是觀察模型能否在跨越多輪對話、風險逐步浮現時，持續給出合適反應，而不是只在單一問題中避開敏感內容。
報道稱，公司會以自家評分方式產生可審計、可解釋的分數。若這類分數能把失誤對應至特定角色、語境和對話階段，採用者理論上便較容易追查問題：究竟是模型把俚語誤作玩笑、遺失了前文脈絡，還是在情感依賴加深後仍不懂轉介合適支援。這是合理的應用推論，實際準確度仍取決於模擬人物是否足夠接近真實使用者，以及專家的風險判準是否公開並可重複檢驗。
繁中與粵語不能只當成翻譯版本
放到香港語境，安全測試的缺口可能更明顯。繁體中文用戶常以書面中文、粵語口語、英文縮寫及平台慣用語混合溝通；同一句「冇事」可是真無事，也可能是迴避追問，須靠前後對話、關係和語氣判讀。青少年社群的暗語變化亦快。若測試資料只把英文案例直譯，模型即使在測試中合格，也未必能辨識本地使用者實際寫法。呢一點對面向學生或客戶的 AI 助理尤其關鍵。
因此，機構採購或部署這類工具時，可把問題由「有沒有安全政策」推進至「安全政策是否在目標使用者的語言中受過壓力測試」。較具體的要求包括：測試是否涵蓋繁體中文和粵語混寫、是否模擬長對話及年齡差異、模型在高風險情境會否避免強化不健康依賴，以及系統能否保留足夠記錄供人員覆核。這些要求不保證零風險，卻可避免把通過英文標準測試，誤當成已適用於所有社群。
評分工具以外仍須有人介入
Circuit Breaker Labs 現時聚焦 AI 教練、日記及其他心理健康支援 app 等高風險應用，並相信更安全的系統有助建立信任。測試平台日後亦可能擴展至 AI「同事」代理人等產品，因其回覆會隨互動改變。值得留意的是，紅隊測試主要用於在推出前或更新前發現弱點；它不能取代清晰的產品界線、適時的人類介入、危機處理流程，以及向使用者說明聊天機械人並非專業支援的責任。
下一步值得觀察的，是這類供應商會否公開足以讓外界審視的測試範圍和成效，以及模型開發商與採用機構會否把粵語、繁中及在地俚語納入持續評估。若使用者在對話中表達自我傷害、即時危險或嚴重困擾，應優先聯絡當地緊急服務、可信任的人士或合資格專業支援，不應只依賴聊天機械人的回覆。
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