論文の概要: AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16776v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 02:11:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:24.864755
• Title: AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement
• Title（参考訳）: AISafetyLab: AIの安全性評価と改善のための総合的なフレームワーク
• Authors: Zhexin Zhang, Leqi Lei, Junxiao Yang, Xijie Huang, Yida Lu, Shiyao Cui, Renmiao Chen, Qinglin Zhang, Xinyuan Wang, Hao Wang, Hao Li, Xianqi Lei, Chengwei Pan, Lei Sha, Hongning Wang, Minlie Huang,
• Abstract要約: 我々は、AI安全のための代表的攻撃、防衛、評価方法論を統合する統合されたフレームワークとツールキットであるAISafetyLabを紹介する。 AISafetyLabには直感的なインターフェースがあり、開発者はシームレスにさまざまなテクニックを適用できる。 我々はヴィクナに関する実証的研究を行い、異なる攻撃戦略と防衛戦略を分析し、それらの比較効果に関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.0700818105842
• License:
• Abstract: As AI models are increasingly deployed across diverse real-world scenarios, ensuring their safety remains a critical yet underexplored challenge. While substantial efforts have been made to evaluate and enhance AI safety, the lack of a standardized framework and comprehensive toolkit poses significant obstacles to systematic research and practical adoption. To bridge this gap, we introduce AISafetyLab, a unified framework and toolkit that integrates representative attack, defense, and evaluation methodologies for AI safety. AISafetyLab features an intuitive interface that enables developers to seamlessly apply various techniques while maintaining a well-structured and extensible codebase for future advancements. Additionally, we conduct empirical studies on Vicuna, analyzing different attack and defense strategies to provide valuable insights into their comparative effectiveness. To facilitate ongoing research and development in AI safety, AISafetyLab is publicly available at https://github.com/thu-coai/AISafetyLab, and we are committed to its continuous maintenance and improvement.
• Abstract（参考訳）: AIモデルは、さまざまな現実世界のシナリオにまたがって展開されるようになっているため、安全性は依然として重要でありながら、未解明の課題である。 AIの安全性を評価し向上するために、かなりの努力がなされているが、標準化されたフレームワークと包括的なツールキットの欠如は、体系的な研究と実践的な採用に重大な障害をもたらす。 このギャップを埋めるために、AI安全のための代表的攻撃、防衛、評価方法論を統合する統合フレームワークとツールキットであるAISafetyLabを紹介します。 AISafetyLabは直感的なインターフェースを備えており、開発者は様々なテクニックをシームレスに適用できると同時に、将来の進歩のために十分に構造化され拡張可能なコードベースを維持できる。 さらに、我々はヴィクナに関する実証的研究を行い、異なる攻撃戦略と防衛戦略を分析し、それらの比較効果に関する貴重な洞察を提供する。 AIの安全性に関する継続的な研究と開発を促進するため、AISafetyLabはhttps://github.com/thu-coai/AISafetyLabで公開されている。

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