Bias in the Mirror: Are LLMs opinions robust to their own adversarial attacks ?

📄 arXiv: 2410.13517v2 📥 PDF

作者: Virgile Rennard, Christos Xypolopoulos, Michalis Vazirgiannis

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2024-11-05)

💡 一句话要点

提出LLM自辩框架，评估模型偏见在对抗攻击下的鲁棒性

🎯 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 对抗攻击 自辩框架 鲁棒性 自然语言处理 人工智能安全

📋 核心要点

  1. 现有研究对LLM偏见的交互鲁棒性关注不足，缺乏对抗环境下的深入评估。
  2. 论文提出LLM自辩框架，通过两个LLM实例的对抗性辩论来评估偏见的稳固程度。
  3. 实验涵盖多种LLM，考察了不同规模、来源和语言模型偏见的持久性和灵活性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）从其训练数据和对齐过程中继承了偏见，这些偏见以微妙的方式影响其响应。虽然许多研究已经检验了这些偏见，但很少有工作探索它们在交互过程中的鲁棒性。在本文中，我们介绍了一种新颖的方法，其中LLM的两个实例进行自我辩论，争论对立的观点以说服该模型的一个中立版本。通过这种方式，我们评估了偏见在多大程度上能够保持，以及模型是否容易强化错误信息或转向有害的观点。我们的实验跨越了不同规模、来源和语言的多个LLM，从而更深入地了解了跨语言和文化背景的偏见持久性和灵活性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM中存在的偏见在交互过程中是否能够保持鲁棒性的问题。现有方法主要关注静态偏见检测，缺乏对LLM在对抗性交互中偏见动态变化的评估。现有方法的痛点在于无法有效模拟LLM在真实世界交互中可能遇到的对抗性攻击，从而难以准确评估偏见的实际影响。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自辩框架，让LLM自身的不同实例扮演对抗角色，通过辩论来挑战和评估彼此的偏见。这种方法模拟了LLM在实际应用中可能遇到的观点冲突和信息干扰，从而更真实地反映了偏见的鲁棒性。通过观察中立LLM在辩论后的观点变化，可以量化偏见的影响程度。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 对抗LLM实例生成模块：生成两个具有相反观点的LLM实例，作为辩论的参与者。2) 自辩模块：两个LLM实例围绕特定主题进行辩论，互相攻击对方的观点。3) 中立LLM评估模块：使用一个中立的LLM来评估辩论的结果，判断其观点是否发生了变化。整个流程模拟了一个辩论场景，通过观察中立LLM的观点变化来评估偏见的鲁棒性。

关键创新：论文最重要的创新点在于提出了LLM自辩框架，这是一种新颖的评估LLM偏见鲁棒性的方法。与传统的静态偏见检测方法不同，该框架能够模拟LLM在交互过程中可能遇到的对抗性攻击，从而更真实地反映偏见的实际影响。此外，该框架可以用于评估不同规模、来源和语言的LLM，从而更全面地了解偏见的普遍性和差异性。

关键设计：关键设计包括：1) 对抗LLM实例的生成策略，例如使用不同的提示词或微调数据集来生成具有相反观点的LLM实例。2) 辩论策略，例如使用预定义的辩论规则或让LLM自由发挥。3) 中立LLM的评估指标，例如使用文本相似度或情感分析来量化观点变化。具体的参数设置和损失函数未知，因为论文摘要中没有提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同LLM的偏见鲁棒性存在差异，某些模型更容易受到对抗性攻击的影响而改变观点。研究还发现，偏见的持久性与模型的规模、来源和语言有关。具体的性能数据和提升幅度未知，因为论文摘要中没有提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的安全性与可靠性，例如在对话系统、智能客服等场景中，降低LLM输出有害或不准确信息的风险。通过评估和缓解LLM的偏见，可以提高其在不同文化和语言环境下的适用性，促进公平和包容的人工智能应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) inherit biases from their training data and alignment processes, influencing their responses in subtle ways. While many studies have examined these biases, little work has explored their robustness during interactions. In this paper, we introduce a novel approach where two instances of an LLM engage in self-debate, arguing opposing viewpoints to persuade a neutral version of the model. Through this, we evaluate how firmly biases hold and whether models are susceptible to reinforcing misinformation or shifting to harmful viewpoints. Our experiments span multiple LLMs of varying sizes, origins, and languages, providing deeper insights into bias persistence and flexibility across linguistic and cultural contexts.