[论文解读] Ethical Considerations and Policy Implications for Large Language Models: Guiding Responsible Development and Deployment

Jianyi Zhang, Ji Xu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 1, 2023

Topic Modeling被引用 6

一句话总结

本文识别出大语言模型（LLMs）的六大主要安全与伦理挑战，包括提示注入、对抗性前缀、角色扮演攻击、多语言偏见、输出不一致性和训练数据歧视。文章提出了一个全面的伦理框架与政策指导方针，以指导负责任的发展，强调主动过滤、多语言公平性以及强大的检测系统，以减轻虚假信息、偏见和恶意内容生成等风险。

ABSTRACT

This paper examines the ethical considerations and implications of large language models (LLMs) in generating content. It highlights the potential for both positive and negative uses of generative AI programs and explores the challenges in assigning responsibility for their outputs. The discussion emphasizes the need for proactive ethical frameworks and policy measures to guide the responsible development and deployment of LLMs.

研究动机与目标

• 识别并分析大语言模型（LLMs）中的关键伦理与安全风险，包括提示注入、对抗性前缀和角色扮演攻击。
• 考察语言灵活性和多语言训练数据如何导致大语言模型输出中的偏见、不一致性和文化错位。
• 调查现有毒性过滤器和基于提示的限制在防止有害内容生成方面的局限性。
• 探讨大语言模型的社会影响，包括虚假信息、网络钓鱼和学术不端行为等风险。
• 倡导建立主动的伦理框架与政策措施，以确保大语言模型的负责任开发与部署。

提出的方法

• 通过角色扮演提示和对抗性前缀技术，分析现实世界中大语言模型的行为，以绕过毒性过滤机制。
• 评估现有提示过滤器和分类器在多样语言和文化背景下的有害内容检测效果。
• 通过比较不同语言和文化世界观下的响应，评估大语言模型在多语言性能与偏见方面的表现。
• 研究输入扰动（如句法结构、时态和掩码关键词）对输出毒性与一致性的影。
• 考察聊天历史和交互式记忆在随时间推移增加有害内容生成风险中的作用。
• 提出一种多层防御策略，结合技术过滤、政策执行与用户责任，以提升大语言模型的安全性。

实验结果

研究问题

• RQ1 对抗性前缀和提示工程技术在多大程度上能够绕过大语言模型的毒性过滤机制？
• RQ2 角色扮演提示和基于角色的交互在多大程度上暴露了大语言模型安全机制的漏洞？
• RQ3 训练数据中的语言与文化差异如何导致不同语言间出现偏见和不一致的响应？
• RQ4 当不当或有害内容在未被检测的情况下被翻译时，多语言内容生成存在哪些风险？
• RQ5 如何使大语言模型的输出更具鲁棒性和一致性，以减少其在网络钓鱼、虚假信息或学术不端行为中被滥用的可能性？

主要发现

• 对抗性前缀（如掩码关键词、疑问句或复杂短语）能够有效绕过大语言模型中现有的毒性过滤机制。
• 角色扮演提示可使大语言模型生成原本会被阻止的内容，从而增加暴露内部模型行为或生成有害内容的风险。
• 多语言大语言模型在不同文化、政治和意识形态背景下表现出显著不同的响应，导致偏见或不一致的解读。
• 大语言模型对同一提示可能产生不一致的输出，损害其可靠性，并引发对鲁棒性与确定性的担忧。
• 当前的检测器在识别恶意代码或虚假新闻方面仍显不足，凸显了对超越通用文本过滤的专用检测系统的需求。
• 尽管有过滤机制，攻击者仍可利用大语言模型生成辅助代码片段，并手动将其组装为功能完整的攻击工具，从而提高网络攻击的效率。