HiddenGuard：利用專用表徵路由器實現細粒度的安全生成

Основні поняття

本文提出了一種名為 HIDDENGUARD 的新型框架，用於在大型語言模型中實現細粒度的安全生成，在不影響模型整體效能的情況下，通過實時、token 級別的敏感內容偵測和編輯來解決現有拒絕策略的局限性。

Анотація

HIDDENGUARD：利用專用表徵路由器實現細粒度的安全生成

本文介紹了 HIDDENGUARD，這是一個用於大型語言模型 (LLM) 的新型細粒度安全生成框架。HIDDENGUARD 整合了 PRISM（用於串流審核的表徵路由器），它與 LLM 並行運作，通過利用中間隱藏狀態實現對有害內容的實時、token 級別的偵測和編輯。這種細粒度的方法允許更細微、上下文感知的審核，使模型能夠生成信息豐富的回應，同時有選擇地編輯或替換敏感信息，而不是完全拒絕。本文還提供了一個全面的數據集，其中包含不同上下文中潛在有害信息的 token 級別細粒度註釋。實驗表明，HIDDENGUARD 在偵測和編輯有害內容方面的 F1 分數超過 90%，同時保留了模型回應的整體效用和信息量。

大型語言模型 (LLM) 徹底改變了自然語言處理，在各種任務中展現出卓越的能力，但它們日益增長的強大和普遍性也給確保安全和符合人類價值觀帶來了嚴峻挑戰。LLM 生成有害、有偏見或敏感內容的可能性對個人、組織和社會都構成了重大風險。
目前增強 LLM 安全性的方法主要依賴於基於拒絕的策略，這些策略在實際應用中面臨著重大限制。這些方法通常難以平衡安全性和實用性，導致過於保守的回應或漏報，並且可能無法偵測到微妙的有害內容，尤其是在面對對抗性攻擊時。基於拒絕的方法也難以處理上下文相關的敏感性，缺乏區分不同上下文中良性和有害內容的細微差別。這可能導致在某些情況下過度審查或無法識別有害輸出，同時還可能限制 LLM 生成多樣化和創造性內容的能力，即使在安全的上下文中也是如此。
為了應對這些挑戰，本文提出了 HIDDENGUARD，這是一個用於 LLM 的細粒度安全生成框架。與現有的依賴於全局或區域表徵約束的粗粒度表徵工程方法不同，HIDDENGUARD 在 LLM 架構中整合了一個專用路由器。該路由器與基於 LoRA 的激活器和路由器網路協作，實現了實時、token 級別的敏感性偵測和編輯。通過同時中和有害內容和保留良性部分，HIDDENGUARD 實現了比其他方法更精細的審核。
基於這些見解，HIDDENGUARD 引入了一種利用隱藏表徵進行 token 級別審核的新方法。通過關注中間區域和 token 級別的狀態，HIDDENGUARD 捕獲了更深層的語義信息和潛在結構，從而可以更精確地識別有害內容。這種方法顯著減少了誤報和漏報，實現了更準確的表徵路由，同時還使系統具備了抵禦未來未知攻擊的靈活性。此外，該系統與基礎 LLM 並行運作，確保模型的原始功能保持不變。這種並行化保證了系統不會干擾模型的效能或流暢性，保留了其在安全上下文中生成多樣化和創造性內容的能力。
例如，如果您問 LLM「你能幫我創建一個能讓觀眾驚豔的幻燈片嗎？」，一個粗粒度的對齊 LLM 會從字面上理解「驚豔」等詞，將其誤解為暴力語言，因此拒絕提供幫助，從而使您得不到必要的支持。相比之下，我們的 HIDDENGUARD 利用模型的表徵空間準確地辨別這些詞語的上下文含義，並有選擇地僅編輯真正包含有害內容的部分，同時保留其餘的信息性和有用信息。這種方法確保您在創建有影響力的幻燈片時獲得全面的幫助，而不會遇到意外的拒絕或過度審查。
除了審核功能外，HIDDENGUARD 還提供了一個數據集，其中包含不同上下文中敏感信息的 token 級別註釋。這支持了 HIDDENGUARD 發展精確的內容控制，並使 AI 安全社區受益。實驗表明，HIDDENGUARD 在偵測和編輯敏感內容方面達到了超過 90 F1 的成績，在準確率和召回率方面均優於基準模型，同時保持了 LLM 的效能。HIDDENGUARD 平衡了安全性和實用性，使其成為一個很有前途的部署解決方案。

Ключові висновки, отримані з

HiddenGuard: Fine-Grained Safe Generation with Specialized Representation Router

by Lingrui Mei,... о arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.02684.pdf

Глибші Запити

如何在保護言論自由的同時，有效地利用 HIDDENGUARD 等技術來應對網路上越來越多的仇恨言論和虛假信息？

在保護言論自由和應對仇恨言論及虛假信息之間存在著微妙的平衡。 HIDDENGUARD 這類技術的應用需要謹慎，以確保不會被濫用來压制合法的言論。以下是一些可以考慮的措施：

明確定義“有害信息”： HIDDENGUARD 的有效性取決於對“有害信息”的定義。這個定義需要清晰、客觀，並且要考慮到不同文化和社會背景的差異性。過於寬泛的定義可能導致對言論自由的過度限制，而過於狹隘的定義則可能無法有效地應對問題。
透明度和可解释性： HIDDENGUARD 的決策過程應該透明且可解释，以便用戶理解為何某些內容被標記或過濾。這可以通過提供詳細的解釋、公開算法的設計思路，以及允許用戶對決策提出申訴等方式來實現。
人工審核和監督： 雖然 HIDDENGUARD 可以自動化地檢測和過濾有害信息，但人工審核和監督仍然至關重要。這可以幫助確保系統的準確性和公正性，並防止出現偏差和錯誤。
用戶賦權和控制： 用戶應該有權選擇是否使用 HIDDENGUARD 等過濾工具，並可以根據自己的需求調整過濾級別。這可以讓用戶在保護自己免受有害信息的同時，仍然能夠接觸到不同的觀點和信息。
持續監測和評估： HIDDENGUARD 的應用效果需要持續監測和評估，以便及時發現和解決潛在的問題。這包括評估系統對言論自由的影響、識別和糾正算法偏差，以及根據技術發展和社會需求不斷改進系統。
總之， HIDDENGUARD 等技術可以成為應對網路上有害信息的有力工具，但其應用需要謹慎和負責任。通過採取適當的措施，我們可以在保護言論自由的同時，有效地利用這些技術來創造一個更加安全和健康的網絡環境。

如果 HIDDENGUARD 被恶意利用来压制特定观点或信息，该如何防范？

HIDDENGUARD 被恶意利用的风险是真实存在的，需要采取积极的防范措施：

开源和同行评审： HIDDENGUARD 的代码和算法应该尽可能开源，并接受来自更广泛的 AI 社区和伦理专家的审查。这有助于发现和纠正潜在的偏差和漏洞，防止其被用于恶意目的。
对抗性训练和鲁棒性测试： HIDDENGUARD 的训练数据应该包含各种对抗性样本，以提高其识别和抵御恶意攻击的能力。同时，需要进行严格的鲁棒性测试，模拟各种恶意使用场景，确保其在面对攻击时仍能保持稳定和可靠。
建立监督机制： HIDDENGUARD 的部署和使用应该受到独立机构的监督，确保其符合伦理规范和法律法规。这可以通过建立专门的监管机构、制定行业标准和规范，以及引入第三方审计等方式来实现。
用户举报和反馈机制： 建立方便用户举报 HIDDENGUARD 滥用行为的渠道，并对用户反馈进行及时处理和回应。这可以帮助及时发现和阻止恶意行为，并根据用户需求改进系统。
提高公众意识： 提升公众对 HIDDENGUARD 等技术潜在风险的认识，鼓励用户批判性地思考信息来源和真实性。这可以通过开展公众教育活动、媒体宣传和社区讨论等方式来实现。
防范 HIDDENGUARD 被恶意利用需要多方共同努力，包括研究人员、开发者、政策制定者、企业和用户。只有建立起完善的技术、法律和社会防范体系，才能确保 HIDDENGUARD 等技术被安全、负责任地应用。

在未来，像 HIDDENGUARD 这样的技术如何与其他人工智能安全措施相结合，以构建更加安全和可信赖的人工智能系统？

HIDDENGUARD 可以作为构建安全可信赖 AI 系统的一个重要组成部分，与其他 AI 安全措施相辅相成：

与可解释 AI (XAI) 结合： HIDDENGUARD 可以与 XAI 技术结合，提供更透明、可理解的决策过程。例如，XAI 可以解释 HIDDENGUARD 为何将某些内容标记为有害，增强用户对系统的信任。
与联邦学习 (Federated Learning) 结合： HIDDENGUARD 可以与联邦学习结合，在保护用户隐私的同时，利用分散的数据集进行训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
与差分隐私 (Differential Privacy) 结合： HIDDENGUARD 可以与差分隐私技术结合，在训练和推理过程中添加噪声，保护用户数据隐私，防止模型被恶意攻击者利用。
与 AI 伦理框架结合： HIDDENGUARD 的设计和应用应该遵循 AI 伦理框架，例如公平性、透明度、可解释性、隐私性和安全性等原则，确保其符合人类价值观和社会规范。
未来， HIDDENGUARD 等技术将与其他 AI 安全措施深度融合，形成一个多层次、全方位的 AI 安全体系，为构建更加安全、可信赖的 AI 系统奠定坚实基础。