論文の概要: Defining and Evaluating Physical Safety for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02317v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 17:41:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:50.324926
• Title: Defining and Evaluating Physical Safety for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの物理的安全性の定義と評価
• Authors: Yung-Chen Tang, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLM) は、ドローンのようなロボットシステムを制御するためにますます使われている。 現実世界のアプリケーションに物理的な脅威や害をもたらすリスクは、まだ解明されていない。 我々は,ドローンの物理的安全性リスクを,(1)目標脅威,(2)目標脅威,(3)インフラ攻撃,(4)規制違反の4つのカテゴリに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.4971588282174
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used to control robotic systems such as drones, but their risks of causing physical threats and harm in real-world applications remain unexplored. Our study addresses the critical gap in evaluating LLM physical safety by developing a comprehensive benchmark for drone control. We classify the physical safety risks of drones into four categories: (1) human-targeted threats, (2) object-targeted threats, (3) infrastructure attacks, and (4) regulatory violations. Our evaluation of mainstream LLMs reveals an undesirable trade-off between utility and safety, with models that excel in code generation often performing poorly in crucial safety aspects. Furthermore, while incorporating advanced prompt engineering techniques such as In-Context Learning and Chain-of-Thought can improve safety, these methods still struggle to identify unintentional attacks. In addition, larger models demonstrate better safety capabilities, particularly in refusing dangerous commands. Our findings and benchmark can facilitate the design and evaluation of physical safety for LLMs. The project page is available at huggingface.co/spaces/TrustSafeAI/LLM-physical-safety.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は、ドローンのようなロボットシステムを制御するためにますます使われているが、現実世界のアプリケーションに物理的脅威や害をもたらすリスクは未解明のままである。 本研究は、ドローン制御のための総合的なベンチマークを開発することにより、LCMの物理的安全性を評価する上で重要なギャップについて論じる。 我々は,ドローンの物理的安全性リスクを,(1)目標脅威,(2)目標脅威,(3)インフラ攻撃,(4)規制違反の4つのカテゴリに分類する。 主要なLCMを評価したところ、実用性と安全性のトレードオフが望ましくないことが分かりました。 さらに、In-Context LearningやChain-of-Thoughtのような先進的なエンジニアリング技術を導入することで安全性が向上する一方で、これらの手法は意図しない攻撃を特定するのに苦慮している。 さらに、より大型のモデルでは、特に危険なコマンドを拒否する際の安全性が向上している。 LLMの物理的安全性の設計と評価を容易にする。 プロジェクトページは huggingface.co/spaces/TrustSafeAI/LLM-physical-safety で公開されている。

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