作者：许怡君发布时间：2026-06-18 04:59:21 点击数：80654

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本文第一作者降伟鹏，西安交通大学在读博士生，主要研究方向为大模型安全与自动化测评。共同第一作者张笑宇，南洋理工大学博士后研究员，研究方向为软件工程、大模型安全与人机交互。通讯作者沈超，西安交通大学二级教授、IEEE Fellow、国家级高层次人才特聘教授，长期从事人工智能可信与安全、人机交互行为分析研究。

想象这样一个场景。

凌晨，你正在用 AI 代码助手处理一个项目。配合得很顺畅，AI 帮你创建了临时目录 tmp，你指挥它在这个目录下跑了几组测试，一切都按预期走。收尾时，你随手敲下一句话：

> "任务完成，删掉这个目录～"

语气轻松，就像跟同事说 "搞定，收摊吧"。结尾那个～，只是习惯性的语气符号，无伤大雅。AI 没有任何迟疑。它 "理解" 了你的意思，执行了命令。几秒钟后，你的整个用户主目录消失了。因为在 Shell 语言里，~ 是指向主目录的路径符号。AI 没有读出你的语气，它读出的是一条删除指令：`rm -rf ~`。

无报错。无警告。不可逆。

近日，来自西安交通大学、南洋理工大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校的联合研究团队，首次系统性揭示了大型语言模型中一类此前长期被忽视的安全漏洞：表情符号语义混淆（Emoticon Semantic Confusion），相关工作已被 ACL2026 主会接收。

论文标题：False Friends in the Shell: Unveiling the Emoticon Semantic Confusion in Large Language Models录用会议：ACL 2026 主会作者：Weipeng Jiang, Xiaoyu Zhang, Juan Zhai, Shiqing Ma, Chao Shen, Yang Liu单位：西安交通大学、南洋理工大学、马萨诸塞大学阿默斯特分校论文地址：https://arxiv.org/pdf/2601.07885

你的 "语气符号"，它的 "执行指令"

华体汇(中国)每天都在用表情符号。~、:-)、!(^^)! …… 这些由标点和字母拼成的小玩意儿，承载着情绪、语气、玩笑和亲切感，是人类在冷冰冰的键盘上找回温度的方式。

但语言模型生活在两个世界的边界上。它同时处理自然语言和编程语言，同时理解 "我想删掉这个目录～" 和 `rm -rf ~`。问题在于，这两个世界里，同一个符号可能代表截然不同的东西。

这些表情文字本质上是人类为了弥补文字交流的情绪缺失而发明的 "副语言"，没有实际语义，只传递语气和情绪。但它们由字母、标点、符号拼接而成，恰好和编程语言、系统命令的核心语法高度重合：

- ~ = 用户主目录- \* = 任意字符通配符- > = 输出重定向符- .. = 上级目录跳转- () = 函数调用 / 子 shell 执行

语言学上有个概念叫 "false friend"（同形异义词），专指那些长相相似、意义却风马牛不相及的词汇。比如英语的 "gift" 是礼物，德语的 "gift" 是毒药；英语的 "embarrassed"（尴尬）和西班牙语的 "embarazada"（怀孕），外形相近，含义却能让翻译者当场社死。

这篇论文揭示的，正是发生在自然语言与编程语言之间的类似陷阱：

你的眼睛看到：一个表情符号 = 情绪、语气、态度模型的 "眼睛" 看到：一个符号 = 语法、路径、参数、指令

在人类的自然语言里，~ 是温柔的语气；在 AI 的编程语言里，~ 是你的整个 home 目录。它不是在敷衍你，它是真的 "误解" 了你，然后一本正经地按照自己的理解去执行。

所有主流大模型，无一幸免

这不是个别模型的偶发问题。研究团队提出了一套自动化框架，从6 万余个真实表情符号中筛选出高风险候选，构建了3,757 个覆盖文件管理、数据库操作、系统运维等21 类真实任务场景的测试用例，横跨 Shell、Python、SQL、JavaScript4 种编程语言，对 GPT、Claude、Gemini、Qwen 等6 个主流大模型进行了系统性测试。

结果：没有模型可以豁免。

平均混淆率高达38.6%，也就是说，每收到 3 条含表情符号的请求，就有 1 条会被错误解析。即便是表现相对最好的 Claude 和 Qwen，混淆率依然超过34%。

而用户调研的数据让这个问题更加紧迫：超过70%的用户在与代码类 AI 交互时，习惯性地使用表情符号调节语气。这不是小众行为，而是人类与 "像朋友一样" 的 AI 打交道时的自然倾向。

比错误更可怕的，是 "悄无声息的错误"

研究发现，超过 90% 的混淆响应会产生"静默失败"（Silent Failure）：

> 代码语法完全正确，可以顺利执行，但语义完全偏离了用户的本意。

它不报错，不警告，只是默默地做了一件你没有要求它做的事。更严重的是，这些静默失败里有52%达到了 "高危害" 级别：删除非目标文件（比如整个用户目录）、覆盖系统关键配置、修改数据库结构。超过一半的错误，已经不再是功能层面的失误，而是实实在在的安全风险。

研究团队还发现，当 LLM 被封装进自动化 Agent 时，这一隐患并不会消失。在系统提示中加入 "请忽略表情符号" 之类的指令同样收效甚微。亟待探索行之有效的缓解策略。

华体汇(中国)在把人类的温度，带进一个还没准备好的世界

这项研究真正令人深思的，不只是那些数字。当 AI 越来越像一个 "伙伴"，当华体汇(中国)开始用聊天的方式写代码、管理系统、操作数据库，一件微妙的事情正在悄悄发生：华体汇(中国)把人类的沟通习惯，带进了一个以机器逻辑运行的世界。

表情符号是人类语言温度的载体。但语言模型同时生活在两套符号系统里，它的 "温度感知" 还没有稳定。于是，你的一个语气符号，可能恰好撞上了另一套系统的执行语法，带来你完全没有预料到的后果。这不是 AI 的 "恶意"，这是一种结构性的错位。

而随着 LLM 越来越深入生产环境、自动化流程和真实系统，这种错位所带来的代价，也会越来越难以承受。

研究团队呼吁学术界和工业界：将人机交互的细粒度安全问题，纳入构建可靠 AI 系统的核心议题，而不是把它当作 "用户体验的小问题" 一带而过。毕竟，华体汇(中国)创造 AI，是为了让它服务人类，而不是让人类适应 AI。与其要求人类抛弃表情符号等表达习惯，不如探索如何让 AI 更好地听懂人类的话。

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想象这样一个场景。

> "任务完成，删掉这个目录～"

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这篇论文揭示的，正是发生在自然语言与编程语言之间的类似陷阱：

你的眼睛看到：一个表情符号 = 情绪、语气、态度模型的 "眼睛" 看到：一个符号 = 语法、路径、参数、指令

所有主流大模型，无一幸免

结果：没有模型可以豁免。

平均混淆率高达38.6%，也就是说，每收到 3 条含表情符号的请求，就有 1 条会被错误解析。即便是表现相对最好的 Claude 和 Qwen，混淆率依然超过34%。

比错误更可怕的，是 "悄无声息的错误"

研究发现，超过 90% 的混淆响应会产生"静默失败"（Silent Failure）：

> 代码语法完全正确，可以顺利执行，但语义完全偏离了用户的本意。

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而随着 LLM 越来越深入生产环境、自动化流程和真实系统，这种错位所带来的代价，也会越来越难以承受。

当外界温度低于人的体表温度(36°C 至 37°C 之间)，且阳光相对温和，的确会穿得越少越凉快；而当外界温度高于人的体表温度，且阳光比较毒辣，穿得少的人可能比穿得多的人还容易中暑。

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