Fugu-MT 論文翻訳(概要): Don't Listen To Me: Understanding and Exploring Jailbreak Prompts of Large Language Models

論文の概要: Don't Listen To Me: Understanding and Exploring Jailbreak Prompts of Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17336v1
Date: Tue, 26 Mar 2024 02:47:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 16:55:40.560244
Title: Don't Listen To Me: Understanding and Exploring Jailbreak Prompts of Large Language Models
Title（参考訳）: Don't Listen to Me: 大規模言語モデルのジェイルブレイクプロンプトの理解と探索
Authors: Zhiyuan Yu, Xiaogeng Liu, Shunning Liang, Zach Cameron, Chaowei Xiao, Ning Zhang,
Abstract要約: 生成AIは、大きな言語モデル(LLM)へのユビキタスアクセスを可能にした脱獄プロンプトは、セキュリティ制限を回避し、本来禁止されるように設計された有害なコンテンツを引き出す最も効果的なメカニズムの1つとして現れてきた。 LLMの専門知識に関わらず、ユーザはしばしばジェイルブレイクを成功させる。また,脱獄即時生成のプロセスを自動化するアシスタントとしてAIを用いたシステムも開発している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.312244478583665
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advancements in generative AI have enabled ubiquitous access to large language models (LLMs). Empowered by their exceptional capabilities to understand and generate human-like text, these models are being increasingly integrated into our society. At the same time, there are also concerns on the potential misuse of this powerful technology, prompting defensive measures from service providers. To overcome such protection, jailbreaking prompts have recently emerged as one of the most effective mechanisms to circumvent security restrictions and elicit harmful content originally designed to be prohibited. Due to the rapid development of LLMs and their ease of access via natural languages, the frontline of jailbreak prompts is largely seen in online forums and among hobbyists. To gain a better understanding of the threat landscape of semantically meaningful jailbreak prompts, we systemized existing prompts and measured their jailbreak effectiveness empirically. Further, we conducted a user study involving 92 participants with diverse backgrounds to unveil the process of manually creating jailbreak prompts. We observed that users often succeeded in jailbreak prompts generation regardless of their expertise in LLMs. Building on the insights from the user study, we also developed a system using AI as the assistant to automate the process of jailbreak prompt generation.
Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、大規模言語モデル(LLM)へのユビキタスアクセスを可能にしている。人間のような文章を理解して生成する素晴らしい能力によって、これらのモデルは我々の社会にますます統合されつつある。同時に、この強力な技術の潜在的な誤用も懸念され、サービス提供者からの防衛措置が促される。このような保護を克服するために、ジェイルブレイクのプロンプトは、セキュリティ制限を回避し、本来禁止されるように設計された有害なコンテンツを引き出す最も効果的なメカニズムの1つとして最近登場した。 LLMの急速な発展と自然言語によるアクセスの容易さにより、ジェイルブレイクプロンプトの前線はオンラインフォーラムやホビイストの間で広く見られる。意味的に意味のあるジェイルブレイクプロンプトの脅威状況をよりよく理解するために,既存のプロンプトを体系化し,そのジェイルブレイクの有効性を実証的に測定した。さらに, 多様な背景を持つ92名の被験者を対象に, ジェイルブレイクプロンプトを手作業で作成する過程を明らかにするために, ユーザスタディを行った。 LLMの専門知識に関わらず、ユーザはジェイルブレイクを成功させることが多い。ユーザスタディから得られた知見に基づいて,我々は,Jailbreakの即時生成プロセスを自動化するアシスタントとしてAIを用いたシステムを開発した。

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