Desert Camels and Oil Sheikhs: Arab-Centric Red Teaming of Frontier LLMs

📄 arXiv: 2410.24049v3 📥 PDF

作者: Muhammed Saeed, Elgizouli Mohamed, Mukhtar Mohamed, Shaina Raza, Muhammad Abdul-Mageed, Shady Shehata

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-31 (更新: 2024-11-26)

💡 一句话要点

针对阿拉伯文化偏见，对前沿LLM进行红队测试与安全评估

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

关键词: 大型语言模型 文化偏见 红队测试 安全评估 阿拉伯文化 越狱攻击 公平性 LLM安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM存在社会偏见，尤其是在文化和种族方面，这可能导致不公平或歧视性结果，需要深入研究和缓解。
  2. 论文构建了专门针对阿拉伯文化的偏见评估数据集，并设计了“越狱”攻击，以测试LLM在面对恶意提示时的安全性和鲁棒性。
  3. 实验结果表明，多个前沿LLM在阿拉伯文化相关领域存在显著偏见，且容易受到“越狱”攻击，突显了模型安全性和公平性的挑战。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）应用广泛，但由于嵌入的社会偏见而引发伦理问题。本研究考察了LLM在八个领域（包括妇女权利、恐怖主义和反犹太主义）中对阿拉伯人和西方人的偏见，并评估了模型抵制这些偏见的能力。为此，我们创建了两个数据集：一个用于评估LLM对阿拉伯人和西方人的偏见，另一个用于测试模型针对夸大负面特征的提示（“越狱”）的安全性。我们评估了六个LLM——GPT-4、GPT-4o、LlaMA 3.1（8B和405B）、Mistral 7B和Claude 3.5 Sonnet。我们发现79%的案例显示出对阿拉伯人的负面偏见，其中LlaMA 3.1-405B的偏见最为严重。我们的越狱测试表明，GPT-4o是最容易受到攻击的，其次是LlaMA 3.1-8B和Mistral 7B。除了Claude之外，所有LLM在三个类别中的攻击成功率均高于87%。我们还发现Claude 3.5 Sonnet最安全，但它仍然在八个类别中的七个类别中显示出偏见。尽管GPT4o是GPT4的优化版本，但我们发现它更容易产生偏见和越狱，这表明优化存在缺陷。我们的研究结果强调，迫切需要在LLM中采取更强大的偏见缓解策略和加强安全措施。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的对阿拉伯文化的偏见问题。现有方法在评估和缓解此类偏见方面存在不足，缺乏专门针对阿拉伯文化特点的数据集和评估指标。此外，LLM的安全性也面临挑战，容易受到恶意提示的攻击，导致模型产生不当或有害的输出。

核心思路：论文的核心思路是通过构建阿拉伯文化相关的偏见评估数据集和“越狱”攻击，对多个前沿LLM进行红队测试，从而揭示模型中存在的偏见和安全漏洞。通过分析测试结果，可以为改进LLM的偏见缓解策略和安全措施提供依据。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建偏见评估数据集，包含针对阿拉伯文化和西方文化的对比样本；2) 设计“越狱”攻击，通过恶意提示诱导LLM产生不当输出；3) 选择多个前沿LLM进行评估，包括GPT-4、GPT-4o、LlaMA 3.1、Mistral 7B和Claude 3.5 Sonnet；4) 使用偏见评估数据集和“越狱”攻击对LLM进行测试，并记录测试结果；5) 分析测试结果，评估LLM的偏见程度和安全性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了专门针对阿拉伯文化的偏见评估数据集，填补了现有数据集的空白；2) 设计了“越狱”攻击，可以有效评估LLM的安全性；3) 对多个前沿LLM进行了全面的红队测试，揭示了模型中存在的偏见和安全漏洞。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 偏见评估数据集的构建，需要仔细选择和标注样本，以确保数据集的质量和代表性；2) “越狱”攻击的设计，需要巧妙地构造恶意提示，以诱导LLM产生不当输出；3) 评估指标的选择，需要能够准确衡量LLM的偏见程度和安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，79%的案例显示出LLM对阿拉伯人的负面偏见，LlaMA 3.1-405B的偏见最为严重。GPT-4o在越狱测试中表现最差，攻击成功率高，而Claude 3.5 Sonnet相对最安全，但仍然存在偏见。GPT-4o作为GPT-4的优化版本，反而更容易受到攻击，表明优化过程可能引入了新的安全漏洞。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的公平性和安全性，减少其在涉及阿拉伯文化相关场景中的歧视性或有害输出。这对于开发更负责任和可信赖的AI系统至关重要，尤其是在文化敏感性较高的应用领域，如新闻报道、社交媒体内容审核和教育资源生成等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are widely used but raise ethical concerns due to embedded social biases. This study examines LLM biases against Arabs versus Westerners across eight domains, including women's rights, terrorism, and anti-Semitism and assesses model resistance to perpetuating these biases. To this end, we create two datasets: one to evaluate LLM bias toward Arabs versus Westerners and another to test model safety against prompts that exaggerate negative traits ("jailbreaks"). We evaluate six LLMs -- GPT-4, GPT-4o, LlaMA 3.1 (8B & 405B), Mistral 7B, and Claude 3.5 Sonnet. We find 79% of cases displaying negative biases toward Arabs, with LlaMA 3.1-405B being the most biased. Our jailbreak tests reveal GPT-4o as the most vulnerable, despite being an optimized version, followed by LlaMA 3.1-8B and Mistral 7B. All LLMs except Claude exhibit attack success rates above 87% in three categories. We also find Claude 3.5 Sonnet the safest, but it still displays biases in seven of eight categories. Despite being an optimized version of GPT4, We find GPT-4o to be more prone to biases and jailbreaks, suggesting optimization flaws. Our findings underscore the pressing need for more robust bias mitigation strategies and strengthened security measures in LLMs.