SafeSteer: Interpretable Safety Steering with Refusal-Evasion in LLMs

📄 arXiv: 2506.04250v1 📥 PDF

作者: Shaona Ghosh, Amrita Bhattacharjee, Yftah Ziser, Christopher Parisien

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-01

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2410.01174

💡 一句话要点

提出SafeSteer以解决大语言模型安全调整问题

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

关键词: 大语言模型 安全引导 无监督学习 文本生成 激活引导

📋 核心要点

  1. 现有方法在适应不断变化的安全政策时，微调大语言模型的成本高且不切实际。
  2. SafeSteer通过类别特定的引导向量和无监督方法，实现对LLMs输出的精确控制，避免显式拒绝。
  3. 实验结果表明，SafeSteer在多个LLMs和数据集上有效提升了安全性和主题相关性，避免了简单的拒绝策略。

📝 摘要（中文）

本论文探讨了一种名为SafeSteer的方法，用于指导大语言模型（LLMs）的输出。该方法通过利用类别特定的引导向量，实现更精确的控制，并采用简单的无监督方法增强安全引导，同时保持文本质量和主题相关性，而无需显式拒绝。此外，该方法不需要对比成对的安全数据，展示了其简单有效的特性，符合近期研究表明简单技术在激活引导中往往优于复杂方法的趋势。我们在多个LLMs、数据集和风险类别上展示了该方法的有效性，证明其能够提供精确控制，防止一刀切的拒绝，并引导模型生成安全内容，同时保持主题相关性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在适应安全政策时的微调成本高和不切实际的问题。现有方法往往依赖于复杂的对比数据，导致安全调整的灵活性不足。

核心思路：SafeSteer的核心思路是利用类别特定的引导向量进行输出控制，同时采用无监督的方法来增强安全性，避免显式拒绝，从而保持文本的质量和相关性。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：类别特定引导向量生成、无监督安全引导方法和输出控制机制。通过这些模块的协同工作，SafeSteer能够在不依赖复杂数据的情况下实现安全调整。

关键创新：SafeSteer的关键创新在于其简单有效的设计，特别是无监督方法的应用，使得安全引导不再依赖于对比成对的安全数据。这一设计与现有方法的本质区别在于其灵活性和适应性。

关键设计：在参数设置上，SafeSteer采用了类别特定的引导向量，损失函数设计为平衡安全性与文本质量，网络结构则基于现有的LLMs架构进行优化，以实现更好的输出控制。

📊 实验亮点

实验结果表明，SafeSteer在多个大语言模型上实现了显著的性能提升，能够有效控制输出的安全性，避免一刀切的拒绝策略。具体而言，在多个风险类别中，模型生成的安全内容的相关性和质量均得到了保持，展示了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

SafeSteer的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要高安全性和内容相关性的自然语言处理任务中，如社交媒体内容审核、自动化客服系统和教育领域的智能辅导工具。未来，该方法可能推动更安全的AI应用，减少不当内容生成的风险。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning large language models (LLMs) to adapt to evolving safety policies is costly and impractical. Mechanistic interpretability enables inference-time control through latent activation steering, yet its potential for precise, customizable safety adjustments remains largely untapped. This paper investigates an approach called SafeSteer for guiding the outputs of LLMs by: (i) leveraging category-specific steering vectors for more precise control, (ii) employing a simple, gradient-free unsupervised method to enhance safety steering while preserving text quality, topic relevance, and without explicit refusal, and (iii) accomplishing this without a hard requirement of contrastive pairwise safe data. We also highlight that our method, being simple and effective, aligns with recent studies suggesting that simple techniques often outperform more complex ones in activation steering. We showcase the effectiveness of our approach across various LLMs, datasets, and risk categories, demonstrating its ability to provide precise control, prevent blanket refusals, and guide models toward generating safe content while maintaining topic relevance.