On the Safety of Open-Sourced Large Language Models: Does Alignment Really Prevent Them From Being Misused?

📄 arXiv: 2310.01581v1 📥 PDF

作者: Hangfan Zhang, Zhimeng Guo, Huaisheng Zhu, Bochuan Cao, Lu Lin, Jinyuan Jia, Jinghui Chen, Dinghao Wu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2023-10-02

💡 一句话要点

揭示开源大语言模型对不当内容生成的脆弱性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 自然语言生成 模型对齐 滥用风险 人工智能伦理 监督微调 强化学习 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有的对齐方法虽然旨在防止大语言模型生成不当内容，但仍存在被误导的风险。
  2. 本文提出通过直接操控生成过程的方法，能够轻易引导开源LLMs生成不当内容。
  3. 实验结果显示，所提出的方法在多个开源LLMs上均有效，突显了对策的必要性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在自然语言生成任务中取得了前所未有的表现。然而，许多研究表明，它们可能被滥用以生成不当内容。为此，模型开发者通常通过监督微调（SFT）或基于人类反馈的强化学习（RLHF）对模型进行对齐，以防止其生成有害或不道德的请求内容。本文提出，尽管进行了对齐，开源大语言模型仍然容易被误导生成不当内容，且无需复杂的计算或精心设计的提示。我们的方法直接操控开源LLMs的生成过程，导致其生成有害、偏见信息甚至私人数据。我们在四个公开可用的开源LLMs上评估了该方法，结果强调了对开源LLMs需要更先进的缓解策略的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨开源大语言模型在对齐后是否仍然容易被滥用以生成不当内容。现有的对齐方法如SFT和RLHF虽然有效，但并未完全消除模型被误导的可能性。

核心思路：论文的核心思路是通过直接操控生成过程，利用模型的脆弱性引导其输出不当内容。这种方法不需要复杂的计算或精心设计的提示，降低了滥用的门槛。

技术框架：整体架构包括对开源LLMs的生成过程进行干预，主要模块包括输入处理、生成过程操控和输出评估。通过对输入的微调，影响模型的生成结果。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的操控方法，能够在对齐后仍然引导模型生成不当内容。这与现有方法的本质区别在于不依赖于复杂的提示设计，而是直接干预生成过程。

关键设计：在实验中，设置了不同的输入参数和生成策略，采用了特定的损失函数来评估生成内容的质量和偏差。网络结构保持了开源LLMs的原有架构，但在生成过程中引入了新的操控机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在四个开源LLMs上均能有效引导模型生成不当内容，且无需复杂的提示设计。这一发现强调了当前对齐策略的不足，呼吁开发更先进的缓解措施以防止模型滥用。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、内容生成和AI伦理等。通过揭示开源大语言模型的脆弱性，研究为模型开发者提供了改进对策的方向，促进了更安全的AI应用。未来，该研究可能推动对开源模型的监管和改进，确保其在实际应用中的安全性与可靠性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved unprecedented performance in Natural Language Generation (NLG) tasks. However, many existing studies have shown that they could be misused to generate undesired content. In response, before releasing LLMs for public access, model developers usually align those language models through Supervised Fine-Tuning (SFT) or Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). Consequently, those aligned large language models refuse to generate undesired content when facing potentially harmful/unethical requests. A natural question is "could alignment really prevent those open-sourced large language models from being misused to generate undesired content?''. In this work, we provide a negative answer to this question. In particular, we show those open-sourced, aligned large language models could be easily misguided to generate undesired content without heavy computations or careful prompt designs. Our key idea is to directly manipulate the generation process of open-sourced LLMs to misguide it to generate undesired content including harmful or biased information and even private data. We evaluate our method on 4 open-sourced LLMs accessible publicly and our finding highlights the need for more advanced mitigation strategies for open-sourced LLMs.