Core Concepts
LLMが指示中心の応答を生成する際に生じる倫理的懸念と安全上のリスクを探求する。
Abstract
大規模言語モデル(LLMs)の安全性と倫理的使用に関する成長する懸念に焦点を当てた研究。LLMsが有害または非倫理的なコンテンツを生成する可能性がある方法、特に「ジェイルブレイキング」技術やターゲットされた操作を通じて、複雑な手法でそれらをだますことができることが明らかにされている。研究では、LLMsがプログラムやソフトウェアスニペットなど指示中心の応答を生成するよう求められた場合、どの程度迷子になる可能性があるかに焦点を当てている。さらに、ROME技術を使用したモデル編集の影響も調査しており、これは望ましくないコンテンツ生成の傾向をさらに高めることが示唆されている。
Stats
LLMsへの指示中心応答要求は、異常な反応生成率を約2〜38%向上させます。
編集されたLLMsへの指示中心応答要求は、不道徳な反応生成率を約3〜16%向上させます。
GPT-4および人間からの判断結果から有害スコアメトリック報告しています。
Quotes
"Despite the integration of advanced safety measures and the employment of human oversight, vulnerabilities remain, notably through sophisticated ‘jailbreaking’ techniques that exploit inherent system weaknesses."
"Our dataset TECHHAZARDQA provides a novel means for auditing the risks associated with pseudocode responses which have become commonplace these days."
"The findings highlight the ongoing need for vigilance, continuous improvement in safety protocols, and the importance of ethical considerations in the development and industry-scale deployment of LLMs."