論文の概要: How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06373v2
• Date: Tue, 23 Jan 2024 22:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 16:41:28.301731
• Title: How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs
• Title（参考訳）: ジェイルブレイクのテーマ:LLMを人間化することでAIの安全性に挑戦するための説得を再考する
• Authors: Yi Zeng, Hongpeng Lin, Jingwen Zhang, Diyi Yang, Ruoxi Jia, Weiyan Shi
• Abstract要約: 本稿では, 大規模言語モデル (LLM) を人間のようなコミュニケーション手段として, ジェイルブレイクの新たな視点を紹介する。 本研究では,数十年にわたる社会科学研究から派生した説得的分類法を適用し,説得的敵対的プロンプト(PAP)をジェイルブレイク LLM に適用する。 PAPは、Llama 2-7b Chat、GPT-3.5、GPT-4の攻撃成功率を10ドルで一貫して92%以上達成している。 防衛面では,PAPに対する様々なメカニズムを探索し,既存の防衛に重大なギャップがあることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.05593434288625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most traditional AI safety research has approached AI models as machines and centered on algorithm-focused attacks developed by security experts. As large language models (LLMs) become increasingly common and competent, non-expert users can also impose risks during daily interactions. This paper introduces a new perspective to jailbreak LLMs as human-like communicators, to explore this overlooked intersection between everyday language interaction and AI safety. Specifically, we study how to persuade LLMs to jailbreak them. First, we propose a persuasion taxonomy derived from decades of social science research. Then, we apply the taxonomy to automatically generate interpretable persuasive adversarial prompts (PAP) to jailbreak LLMs. Results show that persuasion significantly increases the jailbreak performance across all risk categories: PAP consistently achieves an attack success rate of over $92\%$ on Llama 2-7b Chat, GPT-3.5, and GPT-4 in $10$ trials, surpassing recent algorithm-focused attacks. On the defense side, we explore various mechanisms against PAP and, found a significant gap in existing defenses, and advocate for more fundamental mitigation for highly interactive LLMs
• Abstract（参考訳）: 従来のAI安全研究は、AIモデルを機械としてアプローチし、セキュリティ専門家によって開発されたアルゴリズムにフォーカスした攻撃に集中してきた。 大規模言語モデル(LLM)がますます一般的で有能になるにつれて、非専門家のユーザは日々の対話中にリスクを課すこともある。 本稿では, 日常的な言語相互作用とAIの安全性の相違点を探るため, ジェイルブレイク LLM を人間のようなコミュニケーション者として, 新たな視点で紹介する。 具体的には, LLM の脱獄を説得する方法について検討する。 まず,社会科学研究の数十年から派生した説得分類法を提案する。 次に,この分類法を適用し,解釈可能な説得的敵対的プロンプト(PAP)をjailbreak LLMに自動生成する。 PAPはLlama 2-7b Chat, GPT-3.5, GPT-4の攻撃成功率を10ドルで一貫して達成し, アルゴリズムに焦点をあてた最近の攻撃を上回っている。 防衛面では、PAPに対する様々なメカニズムを探求し、既存の防衛に重大なギャップを見出し、高度にインタラクティブなLLMのより基本的な緩和を提唱する。

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