AI Safety in Generative AI Large Language Models: A Survey
作者: Jaymari Chua, Yun Li, Shiyi Yang, Chen Wang, Lina Yao
分类: cs.CY, cs.CL
发布日期: 2024-07-06
💡 一句话要点
针对生成式AI大语言模型，综述其AI安全风险与对齐方法，为构建安全模型提供参考。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 AI安全 生成式AI 模型对齐 风险评估
📋 核心要点
- 现有大语言模型在生成能力提升的同时，也带来了潜在的安全风险，如生成有害内容、信息偏差等，亟需系统性的安全研究。
- 本文旨在通过对现有研究的梳理和分析，识别生成式AI大语言模型中存在的安全问题，并探讨相应的对齐方法。
- 通过分析文献中的不足和实现上的疏忽，为解决大语言模型的AI安全问题提供参考，并促进安全对齐模型的开发。
📝 摘要（中文）
本文从计算机科学家的角度，对生成式AI大语言模型（GAI-LLM）的AI安全研究的最新趋势进行了综述。随着ChatGPT等GAI-LLM的快速发展和应用，其相关的风险和安全问题日益突出。本综述探讨了LLM作为生成式语言模型，其内在缺陷所导致的安全风险的背景和动机，并强调需要统一的理论来应对LLM研究、开发和应用中存在的不同安全挑战。首先简要介绍了LLM的工作原理，然后讨论了早期研究指出的生成模型的根本约束或对其理解的不足（例如，LLM在参数规模扩展时的性能和安全权衡）。深入探讨了LLM对齐，包括各种方法、竞争方法以及与人类偏好对齐相关的挑战。通过强调文献中的差距和可能的实现疏忽，旨在创建一个全面的分析，为解决LLM中的AI安全问题提供见解，并鼓励开发对齐且安全的模型。最后，讨论了LLM在AI安全方面的未来方向，为该关键领域正在进行的研究提供见解。
🔬 方法详解
问题定义：当前生成式AI大语言模型（GAI-LLM）在快速发展的同时，也面临着诸多安全问题，例如生成有害信息、传播虚假信息、存在偏见等。现有方法在解决这些问题时，往往缺乏统一的理论框架，并且在模型对齐方面存在不足，难以保证模型与人类价值观的一致性。此外，随着模型规模的增大，性能和安全之间的权衡也变得更加复杂。
核心思路：本文的核心思路是对现有GAI-LLM的AI安全研究进行系统性的梳理和分析，识别出关键的安全风险和挑战，并探讨相应的对齐方法。通过强调文献中的差距和可能的实现疏忽，为解决LLM中的AI安全问题提供见解，并鼓励开发对齐且安全的模型。强调需要统一的理论来应对LLM研究、开发和应用中存在的不同安全挑战。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：首先，对LLM的工作原理进行简要介绍；其次，讨论早期研究指出的生成模型的根本约束或对其理解的不足，例如性能和安全权衡；然后，深入探讨LLM对齐，包括各种方法、竞争方法以及与人类偏好对齐相关的挑战；最后，讨论LLM在AI安全方面的未来方向。
关键创新：本文的创新之处在于，它提供了一个全面的、最新的GAI-LLM AI安全研究综述，从计算机科学家的角度，对该领域的研究进展进行了系统性的梳理和分析。通过强调文献中的差距和可能的实现疏忽，为解决LLM中的AI安全问题提供见解。此外，本文还强调了需要统一的理论来应对LLM研究、开发和应用中存在的不同安全挑战。
关键设计：本文主要关注LLM的对齐方法，包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）、对抗训练等。同时，也关注了模型规模对安全性的影响，以及如何平衡性能和安全之间的关系。没有涉及具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，而是侧重于对现有方法的总结和分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有GAI-LLM的AI安全研究进行了全面的梳理和分析，识别出关键的安全风险和挑战，并探讨了相应的对齐方法。通过强调文献中的差距和可能的实现疏忽，为解决LLM中的AI安全问题提供见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型的安全性，降低其生成有害或不当内容的风险。通过对齐模型与人类价值观，可以构建更加可靠和负责任的AI系统，应用于智能客服、内容创作、教育辅助等多个领域，并为未来的AI安全研究提供指导。
📄 摘要（原文）
Large Language Model (LLMs) such as ChatGPT that exhibit generative AI capabilities are facing accelerated adoption and innovation. The increased presence of Generative AI (GAI) inevitably raises concerns about the risks and safety associated with these models. This article provides an up-to-date survey of recent trends in AI safety research of GAI-LLMs from a computer scientist's perspective: specific and technical. In this survey, we explore the background and motivation for the identified harms and risks in the context of LLMs being generative language models; our survey differentiates by emphasising the need for unified theories of the distinct safety challenges in the research development and applications of LLMs. We start our discussion with a concise introduction to the workings of LLMs, supported by relevant literature. Then we discuss earlier research that has pointed out the fundamental constraints of generative models, or lack of understanding thereof (e.g., performance and safety trade-offs as LLMs scale in number of parameters). We provide a sufficient coverage of LLM alignment -- delving into various approaches, contending methods and present challenges associated with aligning LLMs with human preferences. By highlighting the gaps in the literature and possible implementation oversights, our aim is to create a comprehensive analysis that provides insights for addressing AI safety in LLMs and encourages the development of aligned and secure models. We conclude our survey by discussing future directions of LLMs for AI safety, offering insights into ongoing research in this critical area.