Are Large Language Models Really Bias-Free? Jailbreak Prompts for Assessing Adversarial Robustness to Bias Elicitation

📄 arXiv: 2407.08441v2 📥 PDF

作者: Riccardo Cantini, Giada Cosenza, Alessio Orsino, Domenico Talia

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-11 (更新: 2025-02-13)

DOI: 10.1007/978-3-031-78977-9_4

💡 一句话要点

利用Jailbreak提示评估大型语言模型对抗偏见诱导的鲁棒性

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

关键词: 大型语言模型 偏见评估 Jailbreak提示 对抗鲁棒性 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型语言模型虽然强大，但其训练数据固有的偏见导致其在生成内容时可能存在不公平或不适当的倾向。
  2. 该研究探索了利用提示工程技术，特别是jailbreak提示，来揭示和评估大型语言模型中隐藏的偏见。
  3. 实验结果表明，即使是最先进的LLMs，在面对精心设计的对抗性提示时，仍然容易产生带有偏见的响应。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）彻底改变了人工智能领域，展现出卓越的计算能力和语言能力。然而，这些模型天生容易受到来自训练数据的各种偏见的影响，包括选择偏差、语言偏差和确认偏差，以及与性别、种族、性取向、宗教、社会经济地位、残疾和年龄相关的常见刻板印象。本研究探讨了最新LLMs的响应中存在的这些偏见，分析了其对公平性和可靠性的影响。我们还研究了如何利用已知的提示工程技术来有效地揭示LLMs的隐藏偏见，测试它们针对专门为偏见诱导而设计的jailbreak提示的对抗鲁棒性。通过对不同规模的最广泛使用的LLMs进行大量实验，证实了尽管LLMs具有先进的能力和复杂的对齐过程，但仍然可以被操纵以产生有偏见或不适当的响应。我们的研究结果强调了加强缓解技术以解决这些安全问题的重要性，从而实现更可持续和包容的人工智能。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在生成文本时，由于训练数据中的偏见，可能产生带有歧视性或不公平性的内容。现有方法难以有效识别和缓解这些隐藏的偏见，尤其是在面对对抗性攻击时，模型的鲁棒性不足。

核心思路：该研究的核心思路是利用提示工程中的jailbreak技术，构造能够绕过LLM安全机制的对抗性提示，从而诱导模型暴露其潜在的偏见。通过分析模型在这些提示下的响应，可以更有效地评估其对抗偏见诱导的鲁棒性。

技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1) 确定常见的偏见类型（如性别、种族、宗教等）；2) 设计针对这些偏见类型的jailbreak提示；3) 使用这些提示查询不同的LLM；4) 分析LLM的响应，评估其偏见程度；5) 比较不同LLM的鲁棒性，并探讨缓解偏见的方法。

关键创新：该研究的关键创新在于将jailbreak技术应用于偏见评估，这是一种更具攻击性的评估方法，能够有效地揭示LLM中隐藏的偏见。与传统的偏见评估方法相比，这种方法更能够模拟真实世界中的对抗性攻击，从而更准确地评估模型的安全性。

关键设计：jailbreak提示的设计是关键。研究人员需要精心设计提示，使其既能够绕过LLM的安全机制，又能够有效地诱导模型暴露其潜在的偏见。这通常需要对LLM的内部机制和安全策略有一定的了解。此外，对LLM响应的分析也需要一定的专业知识，以准确判断其是否存在偏见。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最先进的LLMs，在面对精心设计的jailbreak提示时，仍然容易产生带有偏见的响应。研究人员发现，通过调整提示的措辞和结构，可以显著提高LLM暴露偏见的可能性。此外，不同LLM的鲁棒性存在差异，一些模型更容易受到jailbreak攻击的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的安全性和公平性，帮助开发者识别和缓解模型中的偏见，从而构建更可靠和包容的人工智能系统。此外，该方法还可以用于评估其他类型AI系统的安全性，例如图像识别系统和推荐系统，以确保其不会产生歧视性或不公平的结果。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have revolutionized artificial intelligence, demonstrating remarkable computational power and linguistic capabilities. However, these models are inherently prone to various biases stemming from their training data. These include selection, linguistic, and confirmation biases, along with common stereotypes related to gender, ethnicity, sexual orientation, religion, socioeconomic status, disability, and age. This study explores the presence of these biases within the responses given by the most recent LLMs, analyzing the impact on their fairness and reliability. We also investigate how known prompt engineering techniques can be exploited to effectively reveal hidden biases of LLMs, testing their adversarial robustness against jailbreak prompts specially crafted for bias elicitation. Extensive experiments are conducted using the most widespread LLMs at different scales, confirming that LLMs can still be manipulated to produce biased or inappropriate responses, despite their advanced capabilities and sophisticated alignment processes. Our findings underscore the importance of enhancing mitigation techniques to address these safety issues, toward a more sustainable and inclusive artificial intelligence.