論文の概要: The Ethics of Interaction: Mitigating Security Threats in LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12273v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 17:11:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 17:57:55.867462
- Title: The Ethics of Interaction: Mitigating Security Threats in LLMs
- Title(参考訳): インタラクションの倫理 - LLMにおけるセキュリティ脅威の緩和
- Authors: Ashutosh Kumar, Sagarika Singh, Shiv Vignesh Murty, Swathy Ragupathy
- Abstract要約: この論文は、社会や個人のプライバシに対するこのようなセキュリティ上の脅威に対する、倫理的な悪影響について論じている。
我々は、迅速な注射、脱獄、個人識別情報(PII)露出、性的明示的なコンテンツ、ヘイトベースのコンテンツという5つの主要な脅威を精査する。
本稿は、LLMがもたらす倫理的問題だけでなく、これらのシステムへの信頼を育むための道のりも強調する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5371340850225041
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper comprehensively explores the ethical challenges arising from
security threats to Language Learning Models (LLMs). These intricate digital
repositories are increasingly integrated into our daily lives, making them
prime targets for attacks that can compromise their training data and the
confidentiality of their data sources. The paper delves into the nuanced
ethical repercussions of such security threats on society and individual
privacy. We scrutinize five major threats: prompt injection, jailbreaking,
Personal Identifiable Information (PII) exposure, sexually explicit content,
and hate based content, going beyond mere identification to assess their
critical ethical consequences and the urgency they create for robust defensive
strategies. The escalating reliance on LLMs underscores the crucial need for
ensuring these systems operate within the bounds of ethical norms, particularly
as their misuse can lead to significant societal and individual harm. We
propose conceptualizing and developing an evaluative tool tailored for LLMs,
which would serve a dual purpose, guiding developers and designers in
preemptive fortification of backend systems and scrutinizing the ethical
dimensions of LLM chatbot responses during the testing phase. By comparing LLM
responses with those expected from humans in a moral context, we aim to discern
the degree to which AI behaviors align with the ethical values held by a
broader society. Ultimately, this paper not only underscores the ethical
troubles presented by LLMs, it also highlights a path toward cultivating trust
in these systems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,セキュリティの脅威から言語学習モデル(LLM)まで,倫理的課題を包括的に考察する。
これらの複雑なデジタルレポジトリは、日々の生活にますます統合されており、トレーニングデータとデータソースの機密性を侵害する攻撃の主ターゲットとなっている。
この論文は、社会や個人のプライバシーに対するこのようなセキュリティ上の脅威に対する、倫理的な悪影響を詳しく説明している。
我々は、迅速な注入、ジェイルブレイク、個人識別情報(pii)の露出、性的明快なコンテンツ、ヘイトベースコンテンツの5つの主要な脅威を調査し、その重要な倫理的結果と彼らが強固な防御戦略のために作り出す緊急性を評価するための、単なる識別を越えている。
LLMへの依存の増大は、これらのシステムが倫理的規範の範囲内で運用されることを保証するための重要な必要性を浮き彫りにしている。
本稿では,LLMに適した評価ツールの構想と開発について提案する。このツールは,開発者とデザイナに対して,バックエンドシステムのプリエンプティブな強化を指導し,テストフェーズにおけるLLMチャットボット応答の倫理的側面を精査する。
道徳的文脈におけるLLMの反応と人間の期待する反応を比較することにより、より広い社会が持つ倫理的価値観とAIの行動がどの程度一致しているかを明らかにすることを目的とする。
結論として,本論文は,llmsが提示する倫理的問題点を強調するだけでなく,これらのシステムに対する信頼を育む道筋を浮き彫りにするものである。
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