論文の概要: An Adversarial Perspective on Machine Unlearning for AI Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18025v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 22:06:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:38.038782
• Title: An Adversarial Perspective on Machine Unlearning for AI Safety
• Title（参考訳）: AI安全のためのマシン・アンラーニングの敵対的展望
• Authors: Jakub Łucki, Boyi Wei, Yangsibo Huang, Peter Henderson, Florian Tramèr, Javier Rando,
• Abstract要約: この作業は、アンラーニングと従来のトレーニング後の安全性の根本的な違いに挑戦する。 既存のjailbreakメソッドは、これまで未学習に対して効果がないと報告されていたが、慎重に適用した場合に成功できることを実証する。 例えば、アクティベーション空間における10の無関係な例を微調整したり、特定の方向を除去することで、RMUで編集されたモデルに対して最も危険な能力を回復できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.639683142004372
• License:
• Abstract: Large language models are finetuned to refuse questions about hazardous knowledge, but these protections can often be bypassed. Unlearning methods aim at completely removing hazardous capabilities from models and make them inaccessible to adversaries. This work challenges the fundamental differences between unlearning and traditional safety post-training from an adversarial perspective. We demonstrate that existing jailbreak methods, previously reported as ineffective against unlearning, can be successful when applied carefully. Furthermore, we develop a variety of adaptive methods that recover most supposedly unlearned capabilities. For instance, we show that finetuning on 10 unrelated examples or removing specific directions in the activation space can recover most hazardous capabilities for models edited with RMU, a state-of-the-art unlearning method. Our findings challenge the robustness of current unlearning approaches and question their advantages over safety training.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは、有害な知識に関する質問を拒否するために微調整されているが、これらの保護はしばしばバイパスされる。 アンラーニング手法は、モデルから有害な能力を完全に取り除き、敵に近づかないようにすることを目的としている。 この研究は、非学習と従来の訓練後の安全性の基本的な相違に敵対的な観点から挑戦する。 既存のjailbreakメソッドは、これまで未学習に対して効果がないと報告されていたが、慎重に適用した場合に成功できることを実証する。 さらに、最も未学習と思われる能力を回復する様々な適応手法を開発した。 例えば、アクティベーション空間における10の非関連例の微調整や特定の方向の除去は、最先端の未学習手法であるRMUで編集されたモデルに対して最も有害な能力を回復できることを示す。 我々の研究は、現在の未学習アプローチの堅牢性に挑戦し、安全性トレーニングよりも彼らの優位性に疑問を投げかけている。

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