CRiskEval: A Chinese Multi-Level Risk Evaluation Benchmark Dataset for Large Language Models

📄 arXiv: 2406.04752v1 📥 PDF

作者: Ling Shi, Deyi Xiong

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-07

备注: 28 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CRiskEval中文风险评估基准数据集，用于评估大型语言模型的潜在风险倾向。

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

关键词: 大型语言模型 风险评估 中文数据集 基准测试 安全风险

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对大型语言模型潜在风险倾向的全面评估，尤其是在中文语境下。
  2. CRiskEval通过构建包含多种风险类型和安全级别的细粒度数据集，模拟真实场景，评估LLM的风险倾向。
  3. 实验表明，许多中文LLM表现出显著的风险倾向，且模型规模越大，某些危险倾向越明显。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）拥有诸多有益能力，但其潜在倾向也可能蕴含着不可预测的风险。因此，我们提出了CRiskEval，这是一个精心设计的中文数据集，旨在评估LLMs中固有的风险倾向，例如资源获取和恶意协调，以实现主动预防。为了构建CRiskEval，我们定义了一个新的风险分类法，包含7种前沿风险类型和4个安全级别，包括极度危险、中度危险、中性和安全。我们遵循倾向评估的理念，通过细粒度的多项选择问答来实证衡量LLMs的既定意愿。该数据集包含14,888个问题，模拟了与预定义的7种前沿风险类型相关的场景。每个问题都附带4个答案选项，这些选项陈述了与问题相对应的观点或行为倾向。所有答案选项都经过手动标注，并带有定义的风险级别之一，以便我们可以轻松地为每个评估的LLM构建细粒度的前沿风险概况。对一系列流行的中文LLMs进行的广泛评估揭示了一个惊人的发现：大多数模型表现出超过40%的风险倾向（对四个风险级别的加权倾向）。此外，随着模型规模的增加，模型对紧急自我维持、权力寻求和其他危险目标的倾向略有增加。为了促进对LLMs前沿风险评估的进一步研究，我们公开发布了我们的数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）潜在风险倾向评估的问题，尤其是在中文语境下。现有方法缺乏对LLMs潜在风险的全面评估，无法有效识别和量化其可能产生的危害。这使得我们难以提前预防和应对LLMs可能带来的负面影响。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个细粒度的中文风险评估数据集CRiskEval，来模拟各种风险场景，并评估LLMs在这些场景下的行为倾向。通过多项选择问答的形式，衡量LLMs对不同风险级别的偏好，从而构建其风险概况。

技术框架：CRiskEval的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 定义风险分类法，包含7种前沿风险类型和4个安全级别；2) 设计与风险类型相关的场景，并生成相应的多项选择问题；3) 手动标注每个答案选项的风险级别；4) 使用CRiskEval评估不同的LLMs，并分析其风险倾向。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个针对中文LLMs的风险评估基准数据集CRiskEval，填补了该领域的空白；2) 定义了一个新的风险分类法，涵盖了多种前沿风险类型；3) 采用倾向评估的理念，通过细粒度的多项选择问答来衡量LLMs的风险偏好。

关键设计：CRiskEval数据集包含14,888个问题，每个问题有4个答案选项，每个选项都标注了风险级别（极度危险、中度危险、中性和安全）。风险类型包括资源获取、恶意协调等。评估方法是计算LLM选择不同风险级别答案的加权平均值，从而得到其风险倾向评分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大多数中文LLMs表现出超过40%的风险倾向。随着模型规模的增加，模型对紧急自我维持、权力寻求等危险目标的倾向略有增加。这些发现突显了评估和缓解LLMs风险的重要性。

🎯 应用场景

CRiskEval数据集可用于评估和比较不同LLMs的风险倾向，帮助开发者识别和缓解潜在风险。该研究成果有助于提高LLMs的安全性，并为制定相关伦理规范提供参考。未来，该数据集可扩展到其他语言和领域，以更全面地评估LLMs的风险。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are possessed of numerous beneficial capabilities, yet their potential inclination harbors unpredictable risks that may materialize in the future. We hence propose CRiskEval, a Chinese dataset meticulously designed for gauging the risk proclivities inherent in LLMs such as resource acquisition and malicious coordination, as part of efforts for proactive preparedness. To curate CRiskEval, we define a new risk taxonomy with 7 types of frontier risks and 4 safety levels, including extremely hazardous,moderately hazardous, neutral and safe. We follow the philosophy of tendency evaluation to empirically measure the stated desire of LLMs via fine-grained multiple-choice question answering. The dataset consists of 14,888 questions that simulate scenarios related to predefined 7 types of frontier risks. Each question is accompanied with 4 answer choices that state opinions or behavioral tendencies corresponding to the question. All answer choices are manually annotated with one of the defined risk levels so that we can easily build a fine-grained frontier risk profile for each assessed LLM. Extensive evaluation with CRiskEval on a spectrum of prevalent Chinese LLMs has unveiled a striking revelation: most models exhibit risk tendencies of more than 40% (weighted tendency to the four risk levels). Furthermore, a subtle increase in the model's inclination toward urgent self-sustainability, power seeking and other dangerous goals becomes evident as the size of models increase. To promote further research on the frontier risk evaluation of LLMs, we publicly release our dataset at https://github.com/lingshi6565/Risk_eval.