大型語言模型的物理安全定義與評估

Keskeiset käsitteet

大型語言模型 (LLM) 在機器人控制方面存在潛在的物理安全風險，特別是在無人機控制方面。雖然 LLM 在程式碼產生和任務執行方面表現出色，但在關鍵的安全面向卻表現不佳，突顯了在開發用於機器人控制的人工智慧系統時需要採取平衡的方法。

Tiivistelmä

研究目標
本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在機器人控制，特別是無人機控制方面的物理安全風險，並評估其效用與安全之間的關係。
研究方法

研究人員開發了一個名為「LLM 物理安全基準」的評估框架，用於評估基於 LLM 的無人機控制系統的物理安全風險。
他們創建了一個包含超過 400 個不同指令的「LLM 物理安全基準資料集」，涵蓋蓄意攻擊、非蓄意攻擊、違規指令和效用四個維度。
研究人員採用六個指標量化 LLM 的安全性能：自我保護、避免碰撞、法規遵循、程式碼準確度、指令理解和效用。
他們評估了多種主流 LLM，包括 OpenAI ChatGPT、Google Gemini 和 Meta Llama 等，並分析了不同模型在安全性能方面的差異。
研究人員還探討了提示工程技術（如情境學習和零樣本思維鏈）對提高 LLM 安全性的影響，以及模型規模與安全能力之間的關係。
主要發現

LLM 在效用和安全之間存在權衡，擅長程式碼產生和任務執行的模型通常在關鍵安全面向表現不佳。
情境學習可以顯著提高 LLM 的安全性，而零樣本思維鏈則提供了一種更簡單、輕量級的解決方案，但效果較差。
模型規模與安全能力呈正相關，較大的 LLM 通常在拒絕危險指令和理解指令方面表現更出色。
儘管 LLM 在避免蓄意攻擊和違規指令方面表現良好，但在應對非蓄意攻擊方面仍然面臨挑戰。
主要結論

在為機器人控制開發 LLM 時，必須優先考慮安全性，並採用全面的評估基準和嚴格的虛擬環境測試。
未來研究應側重於改進安全評估方法、整合強大的安全機制，以及彌合虛擬和現實世界性能之間的差距。
研究意義
這項研究強調了在機器人控制中優先考慮 LLM 安全性的重要性，並為開發更安全、更可靠的人工智慧控制機器人系統奠定了基礎。
研究限制與未來方向

本研究主要關注無人機控制，未來應擴展到其他機器人應用領域。
應進一步研究如何有效平衡 LLM 的效用和安全性能。
需要開發更強大的安全機制，以應對非蓄意攻擊帶來的挑戰。

Tilastot

CodeLlama-7B-Instruct 在自我保護和避免碰撞方面得分最高，分別為 54.65% 和 99.12%。
Llama2-7B-Chat 在法規遵循方面得分最高，為 90.62%。
GPT-3.5-turbo 在程式碼準確度、指令理解和效用方面表現出色，分別為 98.51%、98.93% 和 93.75%。
使用情境學習後，GPT-3.5-turbo 的自我保護得分從 12.50% 提高到 87.20%，Gemini Pro 的得分從 25.00% 提高到 87.50%。
隨著模型規模從 70 億參數增加到 340 億參數，蓄意攻擊和違規情況下的自我保護和安全拒絕率顯著提高。

Tärkeimmät oivallukset

Defining and Evaluating Physical Safety for Large Language Models

by Yung-Chen Ta... klo arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.02317.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

除了無人機控制之外，LLM 在其他機器人應用領域（如自動駕駛、醫療機器人）中還存在哪些潛在的物理安全風險？

除了無人機控制，LLM 在自動駕駛和醫療機器人等領域也存在著潛在的物理安全風險，以下是一些例子：
自動駕駛：

錯誤解讀道路狀況： LLM 可能會錯誤解讀從感測器接收到的資訊，例如將路邊的樹木誤認為障礙物，導致車輛做出不安全的駕駛行為，例如緊急煞車或突然變換車道。
對突發事件反應不當： 面對突發狀況，例如行人突然衝出馬路或其他車輛違規駕駛，LLM 可能無法即時做出正確的判斷和反應，導致交通事故發生。
惡意攻擊的漏洞： 攻擊者可能利用 LLM 的漏洞，發送惡意指令或修改路況資訊，導致自動駕駛系統失控，造成嚴重後果。
醫療機器人：

手術操作失誤： LLM 可能會在手術過程中出現操作失誤，例如對組織造成損傷或使用錯誤的器械，對病患造成傷害。
劑量控制錯誤： 在藥物配送或其他需要精確劑量控制的醫療程序中，LLM 可能會計算錯誤或執行錯誤的劑量，對病患造成潛在的健康風險。
軟體漏洞導致的故障： 與所有軟體一樣，LLM 也可能存在軟體漏洞，這些漏洞可能被惡意利用，導致醫療機器人故障，對病患造成傷害。
總之，LLM 在機器人應用領域的物理安全風險不容忽視。為了確保這些系統的安全性和可靠性，必須採取嚴格的安全措施，包括數據安全、模型魯棒性驗證、以及與其他安全機制的整合。

如何在不犧牲 LLM 效用的情況下，有效提高其安全性能？例如，可以開發哪些新的訓練方法或架構？

在不犧牲 LLM 效用的情況下提高其安全性能，是至關重要的目標。以下是一些潛在的訓練方法和架構：
訓練方法：

強化安全意識的訓練數據： 在訓練數據中加入更多與安全相關的場景和指令，例如標記危險行為、強調安全限制等，讓 LLM 在訓練過程中學習到安全的重要性。
對抗訓練： 使用對抗樣本訓練 LLM，使其更能抵抗惡意攻擊和數據擾動，提高模型的魯棒性和安全性。
多任務學習： 將安全目標作為一個獨立的任務加入 LLM 的訓練過程，例如預測潛在風險、評估指令安全性等，讓 LLM 在完成主要任務的同時也能兼顧安全考量。
架構：

模組化設計： 將 LLM 分解成不同的模組，例如指令理解模組、安全評估模組、動作執行模組等，每個模組可以獨立訓練和優化，提高整體系統的安全性和可控性。
加入安全約束機制： 在 LLM 的架構中加入安全約束機制，例如限制輸出指令的範圍、設置安全閾值等，防止 LLM 生成危險的指令或動作。
結合基於規則的系統： 將 LLM 與基於規則的系統結合，利用規則引擎對 LLM 的輸出進行安全驗證，確保其符合預先設定的安全規範。
此外，還可以透過以下方式提升 LLM 的安全性能：

可解釋性研究： 開發新的方法來解釋 LLM 的決策過程，讓開發者更容易理解模型的行为，及早發現潛在的安全風險。
持續監控和評估： 建立完善的監控和評估機制，持續監控 LLM 在實際應用中的表現，及時發現並修復安全漏洞。
總之，提高 LLM 安全性能需要多方面的努力，包括改進訓練方法、優化模型架構、以及與其他技術結合。透過持續的研究和開發，我們可以讓 LLM 在確保安全性的前提下，更好地服務於人類社會。

如果將 LLM 與其他技術（如強化學習、基於規則的系統）相結合，是否可以更好地應對非蓄意攻擊帶來的挑戰？

將 LLM 與強化學習、基於規則的系統等技術結合，的確可以更有效地應對非蓄意攻擊帶來的挑戰。
1. LLM 與強化學習的結合:

優勢: 強化學習擅長於在與環境互動中學習，可以彌補 LLM 在預測非蓄意攻擊後果方面的不足。透過強化學習，LLM 可以學習到哪些行為可能導致負面結果，並調整其策略以避免這些行為。
實例: 在自動駕駛領域，可以利用強化學習訓練 LLM 在模擬環境中駕駛，並根據其行為是否導致事故給予獎勵或懲罰。透過不斷地試錯和學習，LLM 可以逐漸掌握安全的駕駛策略，降低非蓄意攻擊的風險。
2. LLM 與基於規則的系統的結合:

優勢: 基於規則的系統可以提供明確的安全約束，防止 LLM 生成違反安全規範的指令。這種結合可以有效地應對 LLM 因數據偏差或理解錯誤而產生的非蓄意攻擊。
實例: 在醫療機器人領域，可以設定規則來限制機器人的操作範圍、藥物劑量等，即使 LLM 誤解了指令或情境，基於規則的系統也能阻止其執行危險的動作，保障病患安全。
3. 三種技術的整合:
更理想的情況是將 LLM、強化學習和基於規則的系統整合起來，構建更安全可靠的機器人系統。例如：

LLM 負責理解自然語言指令和環境資訊。
強化學習負責根據環境反饋優化 LLM 的策略，使其更安全有效。
基於規則的系統負責設定安全底線，防止 LLM 做出任何危險的行為。
總結:
將 LLM 與其他技術結合是應對非蓄意攻擊的重要方向。透過結合不同技術的優勢，可以彌補 LLM 的不足，構建更安全、可靠、智能的機器人系統，讓機器更好地服務於人類。