Embodied Red Teaming for Auditing Robotic Foundation Models

📄 arXiv: 2411.18676v2 📥 PDF

作者: Sathwik Karnik, Zhang-Wei Hong, Nishant Abhangi, Yen-Chen Lin, Tsun-Hsuan Wang, Christophe Dupuy, Rahul Gupta, Pulkit Agrawal

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-02-10)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出具身红队测试方法，用于评估机器人基础模型的安全性和有效性

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

关键词: 具身智能 机器人基础模型 红队测试 视觉语言模型 安全性评估 鲁棒性测试

📋 核心要点

  1. 现有语言条件机器人模型的评估基准依赖于有限的人工指令，缺乏对模型安全性的全面评估。
  2. 具身红队测试（ERT）利用视觉语言模型（VLM）自动生成多样且具有挑战性的指令，以测试机器人模型的鲁棒性。
  3. 实验表明，现有模型在ERT生成的指令下容易失败或产生不安全行为，验证了该评估方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的评估方法，名为具身红队测试（Embodied Red Teaming, ERT），旨在解决语言条件机器人模型在安全性和有效性评估方面面临的挑战。现有的评估基准依赖于有限的人工生成的指令，忽略了许多具有挑战性的情况，并且只关注任务性能，而忽略了安全性，例如避免损坏。ERT利用视觉语言模型（VLMs）的自动化红队测试技术，生成上下文相关的、具有挑战性的指令来测试这些模型。实验结果表明，最先进的语言条件机器人模型在ERT生成的指令上表现失败或行为不安全，突显了当前基准在评估真实世界性能和安全性方面的不足。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言条件机器人模型评估方法主要依赖人工设计的指令集，这些指令集覆盖范围有限，难以充分测试模型的鲁棒性和安全性。尤其是在真实环境中，指令的多样性和复杂性远超现有基准，导致模型在实际应用中可能出现意想不到的错误或不安全行为。因此，如何设计更全面、更具挑战性的评估方法是亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是借鉴软件安全领域的“红队测试”概念，利用自动化方法生成对抗性的指令，从而更有效地发现语言条件机器人模型中的潜在缺陷和安全隐患。通过视觉语言模型（VLM）理解环境上下文，并生成能够诱导模型犯错或产生不安全行为的指令，以此来评估模型的鲁棒性和安全性。

技术框架：ERT框架主要包含以下几个模块：1) 环境感知模块：利用视觉信息理解当前环境状态；2) 指令生成模块：基于VLM生成多样化的、具有挑战性的指令；3) 机器人执行模块：机器人根据生成的指令执行任务；4) 评估模块：评估机器人执行结果的安全性、成功率等指标。整个流程是一个迭代过程，通过不断生成新的指令并评估机器人的表现，逐步发现模型的弱点。

关键创新：ERT的关键创新在于将红队测试的思想引入到机器人模型的评估中，并利用VLM实现了指令的自动生成。与传统的人工设计指令相比，ERT能够生成更广泛、更具挑战性的指令，从而更有效地发现模型中的缺陷。此外，ERT还关注模型的安全性，能够评估模型在执行任务过程中是否会产生不安全行为。

关键设计：指令生成模块是ERT的关键组成部分。该模块利用VLM，结合环境感知信息，生成多样化的指令。具体来说，可以采用不同的VLM模型，并结合不同的prompting策略，以生成不同类型的指令。例如，可以生成模糊指令、歧义指令、甚至是带有欺骗性的指令，以测试模型的理解能力和鲁棒性。此外，还可以设计特定的损失函数，鼓励VLM生成能够最大程度地诱导模型犯错的指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ERT能够有效地发现现有语言条件机器人模型中的缺陷。在ERT生成的指令下，最先进的模型表现出较低的成功率和较高的不安全行为发生率，例如碰撞、翻倒等。这表明现有基准在评估真实世界性能和安全性方面存在不足，而ERT能够提供更全面、更严格的评估。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人基础模型的安全性和可靠性评估，帮助开发者发现模型中的潜在缺陷，提升模型在真实环境中的表现。此外，该方法还可用于训练更鲁棒的机器人模型，提高其在复杂环境中的适应能力。未来，该方法有望推广到其他类型的具身智能系统，例如自动驾驶汽车、智能家居等。

📄 摘要（原文）

Language-conditioned robot models have the potential to enable robots to perform a wide range of tasks based on natural language instructions. However, assessing their safety and effectiveness remains challenging because it is difficult to test all the different ways a single task can be phrased. Current benchmarks have two key limitations: they rely on a limited set of human-generated instructions, missing many challenging cases, and focus only on task performance without assessing safety, such as avoiding damage. To address these gaps, we introduce Embodied Red Teaming (ERT), a new evaluation method that generates diverse and challenging instructions to test these models. ERT uses automated red teaming techniques with Vision Language Models (VLMs) to create contextually grounded, difficult instructions. Experimental results show that state-of-the-art language-conditioned robot models fail or behave unsafely on ERT-generated instructions, underscoring the shortcomings of current benchmarks in evaluating real-world performance and safety. Code and videos are available at: https://s-karnik.github.io/embodied-red-team-project-page.