SAIF: A Comprehensive Framework for Evaluating the Risks of Generative AI in the Public Sector

📄 arXiv: 2501.08814v2 📥 PDF

作者: Kyeongryul Lee, Heehyeon Kim, Joyce Jiyoung Whang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-01-15 (更新: 2025-03-28)

备注: 6 pages, 2 figures, 1 tables. AI for Public Missions (AIPM) Workshop at the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025)

💡 一句话要点

提出SAIF框架，系统评估生成式AI在公共部门应用中的风险。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成式AI 风险评估 公共部门 越狱攻击 多模态 系统框架 提示工程

📋 核心要点

  1. 公共部门对生成式AI的应用日益广泛，但缺乏对其潜在风险的系统性评估。
  2. SAIF框架通过分解风险、设计场景、应用越狱方法和探索提示类型，系统地生成评估数据。
  3. SAIF框架具有良好的可扩展性，能够适应新的越狱方法和提示类型，应对未知的风险场景。

📝 摘要（中文）

生成式AI在公共部门的快速应用，涵盖了从自动化公共援助到福利服务和移民流程等多种应用，凸显了其变革潜力，同时也强调了对风险进行全面评估的迫切需求。尽管生成式AI日益普及，但对公共部门中AI驱动系统相关风险的评估仍未得到充分探索。本文基于来自各种政府政策和公司指南的AI风险分类，研究了生成式AI在公共部门中构成的关键风险，同时扩展了范围以考虑其多模态能力。此外，我们提出了一个系统的数据生成框架（SAIF）来评估生成式AI的风险。SAIF包括四个关键阶段：分解风险、设计场景、应用越狱方法和探索提示类型。它确保了提示数据的系统和一致生成，从而促进了全面的评估，同时为降低风险奠定了坚实的基础。此外，SAIF旨在适应新兴的越狱方法和不断发展的提示类型，从而能够有效应对不可预见的风险场景。我们相信这项研究可以在促进生成式AI在公共部门中的安全和负责任的整合方面发挥关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决公共部门在采用生成式AI时，缺乏系统性风险评估方法的问题。现有方法未能充分考虑生成式AI的多模态能力以及新兴的对抗性攻击（如越狱攻击），导致风险评估不全面，难以保障AI系统的安全可靠运行。

核心思路：论文的核心思路是构建一个系统性的数据生成框架（SAIF），通过结构化的方法生成用于风险评估的提示数据。该框架模拟了各种潜在的风险场景，并考虑了不同的攻击方式和提示类型，从而能够全面地评估生成式AI在公共部门应用中的风险。

技术框架：SAIF框架包含四个主要阶段： 1. 风险分解：将潜在风险分解为更具体的、可评估的子风险。 2. 场景设计：针对每个子风险，设计相应的测试场景，模拟实际应用中可能出现的情况。 3. 越狱方法应用：应用已知的越狱方法，尝试诱导生成式AI产生有害或不当的输出。 4. 提示类型探索：探索不同类型的提示，例如指令型提示、问题型提示等，以评估AI对不同类型输入的响应。

关键创新：SAIF框架的关键创新在于其系统性和可扩展性。它提供了一个结构化的方法来生成风险评估数据，并能够方便地集成新的越狱方法和提示类型。这使得SAIF能够适应不断变化的AI技术和风险环境，保持风险评估的有效性。

关键设计：SAIF框架的设计重点在于确保生成的提示数据能够覆盖各种潜在的风险场景。具体而言，场景设计需要考虑不同的用户角色、应用场景和攻击方式。越狱方法的选择需要根据目标AI模型的特点进行调整。提示类型的探索需要覆盖各种可能的输入形式，以全面评估AI的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了SAIF框架，为公共部门评估生成式AI风险提供了一种系统性的方法。该框架考虑了多模态能力和越狱攻击等因素，能够更全面地评估风险。虽然论文没有提供具体的性能数据，但其提出的框架具有重要的理论和实践意义，为后续研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于公共部门的各个领域，例如公共安全、医疗健康、教育等。通过使用SAIF框架，政府机构可以更好地评估生成式AI系统的风险，从而制定更合理的监管政策，保障公众利益。此外，该框架也可以帮助AI开发者提高系统的安全性，减少潜在的负面影响。

📄 摘要（原文）

The rapid adoption of generative AI in the public sector, encompassing diverse applications ranging from automated public assistance to welfare services and immigration processes, highlights its transformative potential while underscoring the pressing need for thorough risk assessments. Despite its growing presence, evaluations of risks associated with AI-driven systems in the public sector remain insufficiently explored. Building upon an established taxonomy of AI risks derived from diverse government policies and corporate guidelines, we investigate the critical risks posed by generative AI in the public sector while extending the scope to account for its multimodal capabilities. In addition, we propose a Systematic dAta generatIon Framework for evaluating the risks of generative AI (SAIF). SAIF involves four key stages: breaking down risks, designing scenarios, applying jailbreak methods, and exploring prompt types. It ensures the systematic and consistent generation of prompt data, facilitating a comprehensive evaluation while providing a solid foundation for mitigating the risks. Furthermore, SAIF is designed to accommodate emerging jailbreak methods and evolving prompt types, thereby enabling effective responses to unforeseen risk scenarios. We believe that this study can play a crucial role in fostering the safe and responsible integration of generative AI into the public sector.