AART: AI-Assisted Red-Teaming with Diverse Data Generation for New LLM-powered Applications

📄 arXiv: 2311.08592v2 📥 PDF

作者: Bhaktipriya Radharapu, Kevin Robinson, Lora Aroyo, Preethi Lahoti

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-11-14 (更新: 2023-11-29)

💡 一句话要点

提出AI辅助红队测试方法以提升LLM安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对抗性测试 大型语言模型 自动化生成 数据增强 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有的手动红队测试方法效率低下，难以满足快速发展的LLM应用需求。
  2. 提出AI辅助红队测试（AART），通过自动化生成对抗性评估数据集，降低人力成本并提高测试效率。
  3. 与现有工具相比，AART在概念覆盖和数据质量方面表现出色，显示出良好的实验结果。

📝 摘要（中文）

对大型语言模型（LLMs）的对抗性测试对于其安全和负责任的部署至关重要。本文介绍了一种新颖的方法，自动生成对抗性评估数据集，以测试LLM在新下游应用中的生成安全性。我们称之为AI辅助红队测试（AART），它是当前手动红队工作的一种自动化替代方案。AART提供了一种可重用和可定制的食谱数据生成和增强管道，显著减少了人力投入，并使对抗性测试能够更早地融入新产品开发中。AART生成具有高内容特征多样性的评估数据集，这些特征对于有效的对抗性测试至关重要（例如，敏感和有害概念，特定于广泛的文化和地理区域及应用场景）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有手动红队测试方法效率低、难以快速适应新应用场景的问题。手动生成对抗性测试数据集不仅耗时，而且难以保证数据的多样性和覆盖面。

核心思路：AART通过AI辅助的食谱自动生成对抗性评估数据集，旨在提高数据生成的多样性和质量，从而更有效地进行对抗性测试。该方法设计的核心在于利用AI技术来定义和优先考虑多样性，以适应不同的应用场景。

技术框架：AART的整体架构包括数据生成模块、数据增强模块和评估模块。数据生成模块负责生成初步数据集，数据增强模块则通过多种技术手段提升数据的多样性，评估模块用于验证生成数据的有效性和安全性。

关键创新：AART的主要创新在于其自动化的数据生成和增强管道，显著减少了人工干预，并且能够根据应用场景灵活调整生成策略。这与传统手动红队测试方法形成鲜明对比。

关键设计：在关键设计上，AART采用了多种参数设置来控制生成数据的多样性，包括文化和地理区域的特定敏感概念。此外，损失函数和网络结构经过精心设计，以确保生成数据的质量和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AART在概念覆盖和数据质量方面优于一些现有的最先进工具，具体表现为生成的数据集在多样性和有效性上有显著提升，能够更全面地反映潜在的安全风险。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性测试、产品开发中的对抗性评估以及AI系统的风险管理。通过自动化生成对抗性测试数据，AART能够帮助企业在产品开发早期识别潜在风险，从而提高产品的安全性和可靠性。未来，AART可能会在更多AI应用中得到推广，促进更安全的AI技术发展。

📄 摘要（原文）

Adversarial testing of large language models (LLMs) is crucial for their safe and responsible deployment. We introduce a novel approach for automated generation of adversarial evaluation datasets to test the safety of LLM generations on new downstream applications. We call it AI-assisted Red-Teaming (AART) - an automated alternative to current manual red-teaming efforts. AART offers a data generation and augmentation pipeline of reusable and customizable recipes that reduce human effort significantly and enable integration of adversarial testing earlier in new product development. AART generates evaluation datasets with high diversity of content characteristics critical for effective adversarial testing (e.g. sensitive and harmful concepts, specific to a wide range of cultural and geographic regions and application scenarios). The data generation is steered by AI-assisted recipes to define, scope and prioritize diversity within the application context. This feeds into a structured LLM-generation process that scales up evaluation priorities. Compared to some state-of-the-art tools, AART shows promising results in terms of concept coverage and data quality.