强化人工智能伦理边界：增强大语言模型安全性的高级策略
计算与语言
2024-02-06 v1 人工智能
摘要
大语言模型（LLM）的最新进展显著提升了自然语言处理和人工智能的能力。包括 GPT-3.5 和 LLaMA-2 在内的这些模型，得益于变革性的 Transformer 模型，彻底改变了文本生成、翻译和问答任务。尽管被广泛使用，LLM 仍面临诸多挑战，例如当模型被迫做出不当回应时的伦理困境、易受网络钓鱼攻击以及隐私侵犯。本文通过引入多管齐下的方法来解决这些挑战，包括：1) 过滤用户输入中的敏感词汇以防止不道德的回应；2) 检测角色扮演以阻止可能导致“越狱”场景的交互；3) 实施自定义规则引擎以限制禁止内容的生成；4) 将这些方法扩展到各种 LLM 衍生产品，如多模态大语言模型（MLLM）。我们的方法不仅强化了模型以抵御不道德操纵和隐私泄露，还保持了其在各项任务中的高性能。我们在各种攻击提示下展示了最先进（SOTA）的性能，同时未损害模型的核心功能。此外，引入差异化安全级别使用户能够控制个人数据的披露。我们的方法有助于减少因技术滥用而产生的社会风险和冲突，加强数据保护，并促进社会公平。总体而言，本研究提供了一个框架，用于平衡问答系统的效率与用户隐私及伦理标准，确保更安全的用户体验并培养对 AI 技术的信任。
引用
@article{arxiv.2402.01725,
title = {Fortifying Ethical Boundaries in AI: Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models},
author = {Yunhong He and Jianling Qiu and Wei Zhang and Zhengqing Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01725},
year = {2024}
}