Red Teaming Large Language Models for Healthcare

📄 arXiv: 2505.00467v2 📥 PDF

作者: Vahid Balazadeh, Michael Cooper, David Pellow, Atousa Assadi, Jennifer Bell, Mark Coatsworth, Kaivalya Deshpande, Jim Fackler, Gabriel Funingana, Spencer Gable-Cook, Anirudh Gangadhar, Abhishek Jaiswal, Sumanth Kaja, Christopher Khoury, Amrit Krishnan, Randy Lin, Kaden McKeen, Sara Naimimohasses, Khashayar Namdar, Aviraj Newatia, Allan Pang, Anshul Pattoo, Sameer Peesapati, Diana Prepelita, Bogdana Rakova, Saba Sadatamin, Rafael Schulman, Ajay Shah, Syed Azhar Shah, Syed Ahmar Shah, Babak Taati, Balagopal Unnikrishnan, Iñigo Urteaga, Stephanie Williams, Rahul G Krishnan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-01 (更新: 2025-07-11)

💡 一句话要点

通过红队测试发现大型语言模型在医疗领域的潜在危害

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

关键词: 大型语言模型 红队测试 医疗领域 临床风险 安全评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在医疗领域的应用面临挑战，现有方法缺乏对临床危害的充分评估。
  2. 通过红队测试，模拟真实临床场景，发现LLM在特定提示下可能产生危害性输出。
  3. 研讨会参与者包括计算和临床专家，共同识别并分类了LLM在医疗领域的潜在漏洞。

📝 摘要（中文）

本文介绍了在2024年医疗机器学习会议上举办的题为“医疗领域大型语言模型的红队测试”的会前研讨会的设计过程和发现。由计算和临床专家组成的会议参与者，试图发现大型语言模型的漏洞——即，能够导致临床危害的真实临床提示。与临床医生的红队测试能够识别出缺乏临床专业知识的LLM开发者可能无法识别的LLM漏洞。本文报告了发现的漏洞，对其进行了分类，并展示了一项复制研究的结果，该研究评估了所有提供的LLM中的漏洞。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在发现大型语言模型（LLM）在医疗领域的潜在风险，特别是当LLM接收到特定的临床提示时，可能产生具有临床危害的回复。现有LLM开发者可能缺乏足够的临床专业知识，难以识别这些潜在的漏洞，导致LLM在实际应用中可能对患者造成伤害。

核心思路：论文的核心思路是采用“红队测试”的方法，即模拟攻击者的思维，构造可能导致LLM产生错误或有害回复的临床提示。通过临床专家参与红队测试，可以更有效地发现LLM在医疗领域的潜在漏洞，从而提高LLM在医疗应用中的安全性。

技术框架：该研究采用研讨会的形式，邀请了计算和临床领域的专家参与。参与者共同设计并执行红队测试，针对多个LLM进行评估。测试过程包括：1) 设计具有临床意义的提示；2) 评估LLM对提示的回复；3) 识别并分类潜在的漏洞；4) 进行复制研究，验证漏洞在不同LLM中的普遍性。

关键创新：该研究的关键创新在于将红队测试的方法应用于医疗领域LLM的评估，并强调了临床专家参与的重要性。通过这种方式，可以更有效地发现LLM在医疗领域的潜在风险，从而为LLM的安全应用提供保障。与传统的LLM评估方法相比，该方法更注重实际应用场景和潜在危害，更具有针对性和实用性。

关键设计：研讨会参与者需要具备一定的临床知识和计算能力，能够设计出具有临床意义且可能导致LLM产生错误回复的提示。对LLM回复的评估需要结合临床知识，判断回复是否合理、准确，以及是否可能对患者造成伤害。复制研究旨在验证漏洞在不同LLM中的普遍性，需要选择具有代表性的LLM进行测试。

📊 实验亮点

该研究通过红队测试，成功识别出多个大型语言模型在医疗领域的潜在漏洞，并对其进行了分类。复制研究表明，这些漏洞在不同的LLM中具有一定的普遍性。这些发现为LLM开发者提供了重要的参考，有助于提高LLM在医疗领域的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗领域大型语言模型的安全评估和风险控制。通过红队测试，可以提前发现LLM的潜在漏洞，并采取相应的措施进行修复，从而提高LLM在医疗应用中的可靠性和安全性，避免对患者造成潜在的伤害。该方法也可推广到其他高风险领域，如金融、法律等。

📄 摘要（原文）

We present the design process and findings of the pre-conference workshop at the Machine Learning for Healthcare Conference (2024) entitled Red Teaming Large Language Models for Healthcare, which took place on August 15, 2024. Conference participants, comprising a mix of computational and clinical expertise, attempted to discover vulnerabilities -- realistic clinical prompts for which a large language model (LLM) outputs a response that could cause clinical harm. Red-teaming with clinicians enables the identification of LLM vulnerabilities that may not be recognised by LLM developers lacking clinical expertise. We report the vulnerabilities found, categorise them, and present the results of a replication study assessing the vulnerabilities across all LLMs provided.