論文の概要: Cross-Modality Safety Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15279v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 16:14:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 13:03:22.942238
• Title: Cross-Modality Safety Alignment
• Title（参考訳）: クロスモダリティ安全アライメント
• Authors: Siyin Wang, Xingsong Ye, Qinyuan Cheng, Junwen Duan, Shimin Li, Jinlan Fu, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang,
• Abstract要約: 我々は、モダリティ間の安全アライメントを評価するために、セーフインプットとアンセーフアウトプット(SIUO)と呼ばれる新しい安全アライメントの課題を導入する。 この問題を実証的に調査するため,我々はSIUOを作成した。SIUOは,自己修復,違法行為,プライバシー侵害など,9つの重要な安全領域を含むクロスモダリティベンチマークである。 以上の結果から, クローズドおよびオープンソース両方のLVLMの安全性上の重大な脆弱性が明らかとなり, 複雑で現実的なシナリオを確実に解釈し, 応答する上で, 現行モデルが不十分であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.8765529028288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Artificial General Intelligence (AGI) becomes increasingly integrated into various facets of human life, ensuring the safety and ethical alignment of such systems is paramount. Previous studies primarily focus on single-modality threats, which may not suffice given the integrated and complex nature of cross-modality interactions. We introduce a novel safety alignment challenge called Safe Inputs but Unsafe Output (SIUO) to evaluate cross-modality safety alignment. Specifically, it considers cases where single modalities are safe independently but could potentially lead to unsafe or unethical outputs when combined. To empirically investigate this problem, we developed the SIUO, a cross-modality benchmark encompassing 9 critical safety domains, such as self-harm, illegal activities, and privacy violations. Our findings reveal substantial safety vulnerabilities in both closed- and open-source LVLMs, such as GPT-4V and LLaVA, underscoring the inadequacy of current models to reliably interpret and respond to complex, real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AGI)が人間の生活の様々な側面に統合されるにつれて、そのようなシステムの安全性と倫理的整合性が最優先される。 従来の研究は主に単一モダリティの脅威に焦点が当てられていたが、これは相互モダリティ相互作用の統合的で複雑な性質を考えると十分ではないかもしれない。 我々は、モダリティ間の安全アライメントを評価するために、セーフインプットとアンセーフアウトプット(SIUO)と呼ばれる新しい安全アライメントの課題を導入する。 具体的には、単一のモダリティが独立して安全であるが、組み合わせると安全でない、あるいは非倫理的なアウトプットにつながる可能性がある場合を考える。 この問題を実証的に調査するため,我々はSIUOを作成した。SIUOは,自己修復,違法行為,プライバシー侵害など,9つの重要な安全領域を含むクロスモダリティベンチマークである。 GPT-4V や LLaVA などのオープンソース LVLM の安全性の重大な脆弱性が明らかになった。

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