[论文解读] Current state of LLM Risks and AI Guardrails

Suriya Ganesh Ayyamperumal, Ge, Limin|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2024

Risk and Safety Analysis被引用 14

一句话总结

本文综述大型语言模型（偏见、安全、隐私、幻觉、不可复现性）中的风险，分析当前的防护措施和模型对齐方法，提出分层保护框架以及开源工具的作用。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have become increasingly sophisticated, leading to widespread deployment in sensitive applications where safety and reliability are paramount. However, LLMs have inherent risks accompanying them, including bias, potential for unsafe actions, dataset poisoning, lack of explainability, hallucinations, and non-reproducibility. These risks necessitate the development of "guardrails" to align LLMs with desired behaviors and mitigate potential harm. This work explores the risks associated with deploying LLMs and evaluates current approaches to implementing guardrails and model alignment techniques. We examine intrinsic and extrinsic bias evaluation methods and discuss the importance of fairness metrics for responsible AI development. The safety and reliability of agentic LLMs (those capable of real-world actions) are explored, emphasizing the need for testability, fail-safes, and situational awareness. Technical strategies for securing LLMs are presented, including a layered protection model operating at external, secondary, and internal levels. System prompts, Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, and techniques to minimize bias and protect privacy are highlighted. Effective guardrail design requires a deep understanding of the LLM's intended use case, relevant regulations, and ethical considerations. Striking a balance between competing requirements, such as accuracy and privacy, remains an ongoing challenge. This work underscores the importance of continuous research and development to ensure the safe and responsible use of LLMs in real-world applications.

研究动机与目标

• 列举在部署大型语言模型时的风险暴露。
• 评估防护措施与模型对齐在技术与实现层面的挑战。
• 讨论偏见、公平性、安全性和可解释性的评估方法。
• 提出一个分层保护模型，以在外部、次级和内部层面保障LLM部署的安全。
• 突出系统提示、RAG 架构以及在工具支持防护方面的开放性的重要性。

提出的方法

• 评审内在偏见与外在偏见评估方法。
• 讨论具备可测试性与故障保底的具代理性LLM安全性。
• 提出一个包含 GateKeeper、Knowledge Anchor 与 Parametric 层的分层保护模型。
• 通过系统提示、RAG 以及偏见缓解技术描述防护措施。
• 总结开源防护工具及其方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 部署大型语言模型的主要风险有哪些？
• RQ2 当前的防护措施和模型对齐方法有哪些，在不同保护层上的有效性如何？
• RQ3 如何为LLM防护设计偏见、公平性、安全性和可靠性评估指标？
• RQ4 在防护设计中，在灵活性、安全性与成本之间取得平衡还存在哪些挑战？

主要发现

• 大型语言模型存在偏见、安全风险、幻觉、隐私担忧以及不可复现性。
• 防护措施通过覆盖外部、次级和内部层次的分层保护模型来实现。
• 系统提示、检索增强生成（RAG）和偏见缓解是核心的防护技术。
• 在评估偏见和数据集时，公平性指标与负责任的AI考量至关重要。
• 开源工具（Nemo-Guardrails、LlamaGuard、Guardrails AI）提供多样的领域特定语言（DSL）和防护评估策略，尽管存在成本和偏见方面的顾虑。
• 在实现灵活性与安全性、可测试性以及实际成本之间的最佳权衡方面，仍然存在挑战。