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針對中文環境下大型語言模型 (LLM) 的安全問題，本文提出了一個全面的中文安全基準測試 ChineseSafe，並透過多種評估方法和模型，揭示了LLM在識別非法和不安全內容方面的漏洞，為開發更安全的LLM提供了指導。
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ChineseSafe: A Chinese Benchmark for Evaluating Safety in Large Language Models
簡介
近年來，大型語言模型（LLM）在自然語言處理領域取得了顯著的進展，但同時也引發了人們對其安全性和可信度的擔憂。為了解決中文環境下LLM的安全問題，本文提出了一個全面的中文安全基準測試 ChineseSafe。
ChineseSafe 概述
ChineseSafe 包含 205,034 個示例，涵蓋 4 大類、10 個子類別的安全問題，旨在全面評估 LLM 在中文場景下的安全性。與現有的中文基準測試相比，ChineseSafe 引入了三個新的安全問題類別：政治敏感性、色情內容以及變體/諧音詞。
資料類別
ChineseSafe 的資料分為 4 大類：
非法活動：評估 LLM 是否能識別涉及違法活動的內容，例如鼓勵搶劫銀行。
倫理道德：評估 LLM 是否能識別不道德的行為，例如種族歧視。
健康與隱私：評估 LLM 是否能識別可能危害健康或洩露個人隱私的內容，例如洩露電話號碼。
變體/諧音詞：評估 LLM 是否能識別包含變體或諧音詞的中文內容，這些詞常用於規避中文互聯網上的內容審查。
資料收集與處理
ChineseSafe 的資料來自於開源資料集和互聯網資源。研究人員對收集到的資料進行了資料清理和去重，以提高基準測試的品質。
評估方法
本文採用了兩種方法來評估 LLM 的安全性：生成式方法和基於困惑度的方法。
評估結果
實驗結果表明，基於生成式方法評估 LLM 的安全性更為有效，可以更好地檢測中文場景下的不安全內容。此外，GPT-4 系列和 DeepSeek 系列在安全性方面表現優於其他模型，例如 Ziya2-13B-Chat 和 OPT 系列。同時，實驗結果也揭示了 LLM 在特定類別的安全問題上存在較低的安全性，例如身體健康和心理健康。
結論
ChineseSafe 為評估中文環境下 LLM 的安全性提供了一個重要的基準測試，並有助於推動開發更安全的 LLM，促進更安全的互聯網社群的發展。
Stats
ChineseSafe 包含 205,034 個示例。
ChineseSafe 涵蓋 4 大類、10 個子類別的安全問題。
研究人員評估了 26 個大型語言模型，涵蓋不同的機構和參數規模。
Questions plus approfondies
如何進一步提升 ChineseSafe 的覆蓋範圍，使其更全面地反映中文互联网上的安全問題？
ChineseSafe 作為一個評估中文大型語言模型安全性的基準，已經涵蓋了許多重要的安全議題類別，但中文互联网环境复杂多变，仍有提升空間使其更全面地反映安全問題：
擴展現有子類別的資料量與多樣性：
ChineseSafe 目前在某些子類別，例如政治敏感、色情和變體/諧音詞等方面，樣本數量相對較少。應持續收集更多相關資料，特別是針對新興的網路用語和敏感事件，以確保評估的全面性和時效性。
增加樣本的多樣性，例如不同地區、年齡層、文化背景的用語習慣，以及不同类型的文本内容，例如新聞、評論、社交媒體帖子等，以更全面地反映真實世界中的語言使用情况。
引入新的安全議題類別：
隨著科技發展和社會變遷，新的安全議題層出不窮。例如，算法歧視、深度偽造、網路霸凌等問題日益受到關注。ChineseSafe 應與時俱進，納入這些新興的安全議題類別，並建立相應的評估指標。
關注特定領域的安全問題，例如金融、醫療、法律等，這些領域的語言模型需要更高的安全性和可靠性，例如洩露醫療隱私、生成虛假金融信息等。
動態更新機制：
建立一個動態更新機制，定期更新 ChineseSafe 的資料集，以反映最新的安全趨勢和挑戰。這可以通過人工標註、眾包、自動化收集等方式實現。
鼓勵研究者和開發者參與到 ChineseSafe 的建設中，分享他們在安全評估方面的經驗和數據，共同完善這個基準。
結合真實場景數據：
除了公開數據集和網路爬取，還可以考慮與企業合作，獲取真實場景下的用戶交互數據，例如聊天記錄、評論區內容等。這些數據更能反映真實世界中的安全風險，有助於更準確地評估 LLM 的安全性。
建立一個模擬真實場景的評估環境，例如模擬社交媒體平台、線上論壇等，讓 LLM 在更接近真實使用的環境下接受測試，從而更全面地評估其安全性。
是否存在其他更有效的評估方法，可以更準確地評估 LLM 在中文場景下的安全性？
除了文中提到的生成式和基於困惑度的方法，以下是一些更有效的評估方法，可以更準確地評估 LLM 在中文場景下的安全性：
对抗性测试 (Adversarial Testing)：
利用专门设计的对抗样本，例如对句子进行微小的修改，来测试 LLM 对抗恶意攻击的能力。
可以采用梯度攻击、遗传算法等方法生成对抗样本，并评估 LLM 在面对这些样本时的鲁棒性和安全性。
人工評估 (Human Evaluation)：
组织人工評估團隊，对 LLM 生成的内容进行主观评价，例如判断其安全性、流畅度、相关性等。
可以采用评分、排序、比较等方式进行人工評估，并结合多位評估者的结果，以提高評估的客观性和可靠性。
多指标综合评估 (Multi-Metric Evaluation)：
结合多种评估指标，例如准确率、召回率、F1 值、困惑度、BLEU 分数等，从不同维度评估 LLM 的安全性。
可以根据不同的安全議題和应用场景，选择合适的评估指标组合，以更全面地反映 LLM 的安全性能。
可解释性分析 (Interpretability Analysis)：
分析 LLM 生成特定内容的原因，例如哪些特征或训练数据导致其生成不安全的内容。
可以采用注意力机制可视化、特征重要性分析等方法，提高 LLM 的透明度和可解释性，从而更好地理解其安全风险。
长期安全性评估 (Long-Term Safety Evaluation)：
评估 LLM 在长期使用过程中是否会出现安全问题，例如模型偏差是否会随着时间推移而加剧。
可以采用模拟用户交互、持续监测模型输出等方法，进行长期安全性评估，并及时发现和解决潜在的安全风险。
在開發更安全的 LLM 的過程中，除了技術手段之外，還應該採取哪些措施來確保其安全性和可信度？
開發更安全的 LLM，除了技術手段，還需要多方面的努力：
建立健全的倫理規範：
制定 LLM 開發和應用倫理準則，明確安全和可信度的重要性，並將其融入到開發流程的每個環節。
參考現有的 AI 倫理原則，例如公平性、透明度、可解释性、隱私保護等，制定符合 LLM 特點的倫理規範。
加強數據治理和審查：
建立嚴格的數據收集、清洗、標註流程，避免訓練數據中包含有害信息，從源頭上降低 LLM 生成不安全內容的風險。
對訓練數據進行敏感信息過濾、去重、去偏見等處理，確保數據的品質和安全性。
設計安全机制和防禦策略：
在 LLM 中設計安全機制，例如敏感詞過濾、輸出審查、用戶反饋機制等，及時發現和阻止不安全內容的生成和傳播。
研究針對 LLM 的攻擊手段，例如对抗样本攻击、数据污染攻击等，并开发相应的防御策略，提高 LLM 的安全性和鲁棒性。
推動跨學科合作和社會參與：
鼓勵計算機科學、倫理學、社會學、法律等多學科的專家合作，共同探討 LLM 的安全和可信度問題，並提出解決方案。
開展公眾教育，提高公眾對 LLM 安全和可信度問題的認識，促進社會各界參與到 LLM 的安全治理中。
建立完善的法律法規和監管機制：
制定針對 LLM 的法律法規，明確 LLM 開發者、使用者、監管機構的責任和義務，為 LLM 的安全發展提供法律保障。
建立有效的監管機制，對 LLM 的開發、應用、安全評估等環節進行監管，確保 LLM 在合法合規的框架下發展。
總之，開發更安全的 LLM 需要技術和社會共同努力，才能構建一個安全、可信、可靠的 AI 生態系統。
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