論文の概要: Self-Destructing Models: Increasing the Costs of Harmful Dual Uses of Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14946v2
• Date: Wed, 9 Aug 2023 00:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 18:08:13.090709
• Title: Self-Destructing Models: Increasing the Costs of Harmful Dual Uses of Foundation Models
• Title（参考訳）: 自己破壊モデル--基礎モデルの有害な二重利用コストの増大
• Authors: Peter Henderson, Eric Mitchell, Christopher D. Manning, Dan Jurafsky, Chelsea Finn
• Abstract要約: 本稿ではメタラーニングと逆学習の技法を活用した自己破壊モデルの学習アルゴリズムを提案する。 小規模な実験では、MLACは、BERTスタイルのモデルが性別識別を行うために再目的化されることをほとんど防ぐことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.71308117592963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A growing ecosystem of large, open-source foundation models has reduced the labeled data and technical expertise necessary to apply machine learning to many new problems. Yet foundation models pose a clear dual-use risk, indiscriminately reducing the costs of building both harmful and beneficial machine learning systems. Policy tools such as restricted model access and export controls are the primary methods currently used to mitigate such dual-use risks. In this work, we review potential safe-release strategies and argue that both policymakers and AI researchers would benefit from fundamentally new technologies enabling more precise control over the downstream usage of open-source foundation models. We propose one such approach: the task blocking paradigm, in which foundation models are trained with an additional mechanism to impede adaptation to harmful tasks without sacrificing performance on desirable tasks. We call the resulting models self-destructing models, inspired by mechanisms that prevent adversaries from using tools for harmful purposes. We present an algorithm for training self-destructing models leveraging techniques from meta-learning and adversarial learning, which we call meta-learned adversarial censoring (MLAC). In a small-scale experiment, we show MLAC can largely prevent a BERT-style model from being re-purposed to perform gender identification without harming the model's ability to perform profession classification.
• Abstract（参考訳）: 大規模でオープンソースのファンデーションモデルのエコシステムは、多くの新しい問題に機械学習を適用するために必要なラベル付きデータと技術的専門知識を減らした。 しかし、基礎モデルは明らかな二重利用リスクをもたらし、有害かつ有益な機械学習システムを構築するコストを無差別に削減する。 制限されたモデルアクセスやエクスポート制御のようなポリシーツールは、これらのデュアルユースリスクを軽減するために現在使われている主要な方法である。 本稿では,安全リリース戦略の可能性について検討し,オープンソース基盤モデルの下流利用をより正確に制御できる,基本的な新しい技術から,政策立案者とai研究者の両方が恩恵を受ける,と論じる。 基礎となるモデルに有害なタスクへの適応を阻害するメカニズムを付加し、望ましいタスクのパフォーマンスを犠牲にすることなく学習するタスクブロッキングパラダイムを提案する。 敵が有害な目的のためにツールを使用するのを防ぐメカニズムに触発された、結果のモデルを自己破壊モデルと呼んでいる。 本稿では,メタ学習と敵対的学習の手法を活用した自己破壊モデル学習のためのアルゴリズムを提案する。 小規模実験において,mlacは,職業分類を行うモデルの能力を損なうことなく,bert型モデルが性別識別に再利用されることをほとんど防げることを示した。

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