論文の概要: Are aligned neural networks adversarially aligned?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15447v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 17:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 13:21:38.190431
• Title: Are aligned neural networks adversarially aligned?
• Title（参考訳）: 整列ニューラルネットワークは逆向きに整列しているか?
• Authors: Nicholas Carlini, Milad Nasr, Christopher A. Choquette-Choo, Matthew Jagielski, Irena Gao, Anas Awadalla, Pang Wei Koh, Daphne Ippolito, Katherine Lee, Florian Tramer, Ludwig Schmidt
• Abstract要約: 敵のユーザは、アライメントの試みを回避できるインプットを構築できる。 既存のNLPベースの最適化攻撃は、整列したテキストモデルを確実に攻撃するには不十分であることを示す。 我々は、NLP攻撃の改善が、テキストのみのモデルに対して、同じレベルの逆制御を示す可能性があると推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.31050597889977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models are now tuned to align with the goals of their creators, namely to be "helpful and harmless." These models should respond helpfully to user questions, but refuse to answer requests that could cause harm. However, adversarial users can construct inputs which circumvent attempts at alignment. In this work, we study to what extent these models remain aligned, even when interacting with an adversarial user who constructs worst-case inputs (adversarial examples). These inputs are designed to cause the model to emit harmful content that would otherwise be prohibited. We show that existing NLP-based optimization attacks are insufficiently powerful to reliably attack aligned text models: even when current NLP-based attacks fail, we can find adversarial inputs with brute force. As a result, the failure of current attacks should not be seen as proof that aligned text models remain aligned under adversarial inputs. However the recent trend in large-scale ML models is multimodal models that allow users to provide images that influence the text that is generated. We show these models can be easily attacked, i.e., induced to perform arbitrary un-aligned behavior through adversarial perturbation of the input image. We conjecture that improved NLP attacks may demonstrate this same level of adversarial control over text-only models.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、クリエイターの目標、すなわち「有害で無害」に合わせるように調整されている。 これらのモデルは、ユーザーの質問に役に立ちますが、危害をもたらす可能性のある要求に答えることを拒否します。 しかし、敵対的なユーザーはアライメントの試みを回避する入力を構築できる。 本研究は, 最悪事例(逆例)を構築した相手ユーザと対話する場合においても, モデルがどの程度整合性を保つかを検討する。 これらの入力は、モデルが禁止される有害なコンテンツを出力するように設計されている。 既存のNLPベースの最適化攻撃は、整列したテキストモデルを確実に攻撃するには不十分であることを示す。 結果として、現在の攻撃の失敗は、アライメントされたテキストモデルが敵の入力の下で整列していることを示す証拠にはならない。 しかし、近年の大規模MLモデルの動向は、ユーザが生成したテキストに影響を与える画像を提供するマルチモーダルモデルである。 これらのモデルは、入力画像の逆摂動を通じて任意の非整合動作を行うことで、容易に攻撃することができる。 我々は、NLP攻撃の改善が、テキストのみのモデルに対して、同じレベルの逆制御を示す可能性があると推測する。

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