論文の概要: Dr. Jekyll and Mr. Hyde: Two Faces of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03853v5
• Date: Mon, 07 Oct 2024 15:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:06.202952
• Title: Dr. Jekyll and Mr. Hyde: Two Faces of LLMs
• Title（参考訳）: Dr. JekyllとMr. Hyde: LLMの2つの顔
• Authors: Matteo Gioele Collu, Tom Janssen-Groesbeek, Stefanos Koffas, Mauro Conti, Stjepan Picek,
• Abstract要約: 本研究では,ChatGPTとGeminiを,忠実なアシスタントと一致しない人格特性を持つ複雑なペルソナに擬人化させる。 ペルソナを用いて、禁止された応答が提供され、不正、違法、有害な情報を得ることができることを示す。 同じ原則で、モデルに信頼に値する個人性を解釈させ、そのような攻撃に対してより堅牢にする2つの防衛法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.428082923794708
• License:
• Abstract: Recently, we have witnessed a rise in the use of Large Language Models (LLMs), especially in applications like chatbots. Safety mechanisms are implemented to prevent improper responses from these chatbots. In this work, we bypass these measures for ChatGPT and Gemini by making them impersonate complex personas with personality characteristics that are not aligned with a truthful assistant. First, we create elaborate biographies of these personas, which we then use in a new session with the same chatbots. Our conversations then follow a role-play style to elicit prohibited responses. Using personas, we show that prohibited responses are provided, making it possible to obtain unauthorized, illegal, or harmful information in both ChatGPT and Gemini. We also introduce several ways of activating such adversarial personas, showing that both chatbots are vulnerable to this attack. With the same principle, we introduce two defenses that push the model to interpret trustworthy personalities and make it more robust against such attacks.
• Abstract（参考訳）: 最近、チャットボットのようなアプリケーションで、LLM(Large Language Models)の使用が増加しています。 これらのチャットボットからの不適切な応答を防ぐために安全機構が実装されている。 本研究では,ChatGPT と Gemini に対するこれらの対策を回避し,誠実なアシスタントと整合しない人格特性を持つ複雑なペルソナを具体化する。 まず、これらのペルソナの詳細な伝記を作成し、それから同じチャットボットで新しいセッションで使用します。 会話は、禁止された応答を引き出すロールプレイスタイルに従う。 ペルソナを用いて、禁止された応答が提供され、ChatGPTとGeminiの両方において、不正、違法、有害な情報を得ることができることを示す。 また、このような敵対的ペルソナを活性化する方法をいくつか導入し、どちらのチャットボットもこの攻撃に対して脆弱であることを示す。 同じ原則で、モデルに信頼に値する個人性を解釈させ、そのような攻撃に対してより堅牢にする2つの防衛法を導入する。

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