Can AI follow your company’s rules in long chats? Meet the Pluralistic Behavior Suite

Can AI follow your company’s rules in long chats? Meet the Pluralistic Behavior Suite

AI assistants are not used in a vacuum—they operate inside hospitals, banks, classrooms, and brands, each with its own rules. This paper introduces Pluralistic Behavior Suite (PBSUITE), a testbed to see whether language models can stick to your custom policies over multi-turn conversations.

  • 300 realistic behavioral policies across 30 industries
  • Dynamic, adversarial evaluations that mimic real-world back-and-forth
  • Easy way to stress-test compliance beyond generic safety checks

What they found: today’s top models do well in single-turn prompts (under 4% failures) but often slip in longer, adversarial chats—failure rates reached up to 84%. In short, current alignment and moderation are not enough for organization-specific rules.

Why it matters: If you deploy AI in regulated or brand-sensitive settings, you need tools that verify adherence over time, not just on the first answer.

Paper: http://arxiv.org/abs/2511.05018v1

Paper: http://arxiv.org/abs/2511.05018v1

Register: https://www.AiFeta.com

#AI #LLM #Safety #Alignment #Evaluation #Compliance #Governance #EnterpriseAI

Read more

Se, mitä pidämme kuvissa samanlaisena, riippuu sanoista

Se, mitä pidämme kuvissa samanlaisena, riippuu sanoista

Olet etsimässä uutta takkia verkosta. Kirjoitat hakukenttään “villakangastakki”. Ensimmäiset osumat ovat järkeviä, mutta sinä mietit: haluaisin nimenomaan tummanharmaan, polvipituisen ja arkikäyttöön sopivan. Yhtäkkiä “samanlainen takki” tarkoittaakin eri asiaa kuin hetkeä aiemmin. Silti useimmat kuvahaun ja verkkokaupan järjestelmät vertaavat kuvia toisiinsa yhden ja saman, kiveen hakatun mittarin mukaan. Perinteinen oletus on

By Kari Jaaskelainen
Näkymätön lisäys kuvaan voi kantaa pitkän viestin – ja säilyä tavallisen muokkauksen läpi

Näkymätön lisäys kuvaan voi kantaa pitkän viestin – ja säilyä tavallisen muokkauksen läpi

Kun tekoälyn tekemät kuvat yleistyvät, pelkkä arvaus alkuperästä ei riitä. Tuoreet kokeet osoittavat, että yksinkertainen, huomaamaton vesileima voi kertoa sekä onko kuva koneella tehty että kuka sen teki. Sosiaalisen median virrassa kuva näyttää aina kuvalta: naurava hääseurue, tulviva katu, presidentti kättelemässä. Silti yhä useammin kysymys kuuluu, mistä kuva on peräisin

By Kari Jaaskelainen
Tietokone, joka kuuntelee sanat, äänen ja ilmeet, voi kertoa myös miksi se epäilee masennusta

Tietokone, joka kuuntelee sanat, äänen ja ilmeet, voi kertoa myös miksi se epäilee masennusta

Moni tunnistaa tilanteen terveyskeskuksessa tai videopuhelussa: kysymykseen ”mitä kuuluu?” on helpompi vastata ”ihan ok” kuin kertoa oikeasti, miltä tuntuu. Häpeä, kiire ja se, että oireet ovat lopulta vain omia kokemuksia, vaikeuttavat masennuksen huomaamista – sekä potilaalta että ammattilaiselta. Yleinen ajatus on ollut, että jos tekoäly oppisi poimimaan masennuksen merkkejä puheesta, tekstistä

By Kari Jaaskelainen
Keinoälystä on tulossa matemaatikon apuri, joka etsii poikkeukset ja ehdottaa polkuja

Keinoälystä on tulossa matemaatikon apuri, joka etsii poikkeukset ja ehdottaa polkuja

Koneet voivat oppia löytämään piilokuvioita, vinkata todistusten välivaiheita ja jopa keksiä yksittäisiä tapauksia, jotka kumoavat rohkeita väitteitä – ja se voi muuttaa tapaa, jolla uutta matematiikkaa syntyy. Arjessa riittää usein, että jokin toimii melkein aina. Matematiikassa yksi poikkeus riittää kaatamaan koko säännön. Jos väität, että jokaisessa bussissa on aina vapaa paikka,

By Kari Jaaskelainen