論文の概要: BadRobot: Manipulating Embodied LLMs in the Physical World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20242v3
• Date: Thu, 3 Oct 2024 14:31:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:05:01.107815
• Title: BadRobot: Manipulating Embodied LLMs in the Physical World
• Title（参考訳）: BadRobot:物理世界での身体的LLMの操作
• Authors: Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang,
• Abstract要約: Embodied AIは、AIが物理的な実体に統合され、周囲を知覚し、相互作用することができるシステムを表す。 強力な言語理解能力を示すLarge Language Model(LLM)は、組み込みAIに広く採用されている。 我々は,従来の音声ベースのユーザシステムインタラクションを通じて,LLMを安全性や倫理的制約に違反させることを目的とした,新たな攻撃パラダイムであるBadRobotを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.96351292684658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embodied AI represents systems where AI is integrated into physical entities, enabling them to perceive and interact with their surroundings. Large Language Model (LLM), which exhibits powerful language understanding abilities, has been extensively employed in embodied AI by facilitating sophisticated task planning. However, a critical safety issue remains overlooked: could these embodied LLMs perpetrate harmful behaviors? In response, we introduce BadRobot, a novel attack paradigm aiming to make embodied LLMs violate safety and ethical constraints through typical voice-based user-system interactions. Specifically, three vulnerabilities are exploited to achieve this type of attack: (i) manipulation of LLMs within robotic systems, (ii) misalignment between linguistic outputs and physical actions, and (iii) unintentional hazardous behaviors caused by world knowledge's flaws. Furthermore, we construct a benchmark of various malicious physical action queries to evaluate BadRobot's attack performance. Based on this benchmark, extensive experiments against existing prominent embodied LLM frameworks (e.g., Voxposer, Code as Policies, and ProgPrompt) demonstrate the effectiveness of our BadRobot. Warning: This paper contains harmful AI-generated language and aggressive actions.
• Abstract（参考訳）: Embodied AIは、AIが物理的な実体に統合され、周囲を知覚し、相互作用することができるシステムを表す。 強力な言語理解能力を示すLarge Language Model(LLM)は、高度なタスク計画を容易にすることで、AIの具体化に広く採用されている。 しかし、重大な安全性の問題はまだ見過ごされていない。 そこで我々は,BadRobotを紹介した。BadRobotは,一般的な音声ベースのユーザシステムインタラクションを通じて,LLMを安全・倫理的制約に違反させることを目的とした,新たな攻撃パラダイムである。 具体的には、この種の攻撃を達成するために、3つの脆弱性が悪用される。 一 ロボットシステム内におけるLLMの操作 二 言語出力と身体行動の相違、及び 三 世界の知識の欠陥による意図しない有害な行動 さらに,BadRobotの攻撃性能を評価するために,悪質な物理行動クエリのベンチマークを構築した。 このベンチマークに基づいて、既存の著名なLLMフレームワーク(Voxposer、Code as Policies、ProgPromptなど)に対する広範な実験が、BadRobotの有効性を実証しています。 警告: この論文は有害なAI生成言語とアグレッシブアクションを含んでいる。

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