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'To Err is AI' — evidence on what makes an LLM flaw report land

Type
Public reporting channel
Lieu
International — Global (research)
Dernière vérification
2026-09-22
Prochaine vérification
2027-03-21
Cette fiche est conservée comme référence. Elle n’est pas un point de contact actuel et n’apparaît ni dans les lieux à contacter ni dans les recommandations.
Pas encore traduit — affiché en anglais.

Comment les joindre

  • Submission page

    Responsible disclosure programme

    Information uniquement · 2026-09-22
    Destinataire
    'To Err is AI' — evidence on what makes an LLM flaw report land
    Qui peut l’utiliser
    Membres du public
    Ce qui est accepté
    Failles de modèles d'IA
    Information uniquement. Ce lien fournit des informations ou des preuves ; ce n'est pas un endroit où envoyer un message.Aucune action de contact n'est disponible pour cette fiche.

  • Homepage

    Homepage

    Information uniquement
    Destinataire
    'To Err is AI' — evidence on what makes an LLM flaw report land
    Qui peut l’utiliser
    Membres du public
    Ce qui est accepté
    Failles de modèles d'IA
    Information uniquement. Ce lien fournit des informations ou des preuves ; ce n'est pas un endroit où envoyer un message.Aucune action de contact n'est disponible pour cette fiche.

Ce qu'il fait

N/A — empirical evidence on flaw reporting practice.

Évaluation franche

This is the closest thing to hard evidence on what distinguishes a flaw report that gets acted on from one that gets closed. The operative instruction for a playbook: state the deployment context and the harm pathway, not just the prompt and the bad output.

Comment déposer

Findings from an open-ended bug bounty in August 2024 in which 495 hackers produced evaluations against the OLMo open language model, with cash awards for demonstrated flaws. Practical lesson for a submitter: successful reports did not merely exhibit bad output — they connected the identified issue to a concrete deployment hazard and to a clear need for public disclosure clarifying the intent, capacities and hazards of the deployment. The paper also sets out best practices for safety reporting processes, their artifacts, and safety program staffing.

Format

N/A

Calendrier

N/A

Ce qui se passe ensuite

N/A

Ce qu'il accepte

N/A — empirical evidence on flaw reporting practice.

Ce qu'il n'accepte pas

N/A

Géré par

Sean McGregor et al.; published at AAAI 2025 (arXiv 2410.12104)

Sources

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