Helpful or Harmful? Exploring the Efficacy of Large Language Models for Online Grooming Prevention
作者: Ellie Prosser, Matthew Edwards
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-03-14
💡 一句话要点
探讨大型语言模型在在线诱导预防中的有效性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 在线诱导预防 提示设计 儿童安全 生成模型 风险评估
📋 核心要点
- 现有的LLMs在在线诱导预防方面表现不佳，缺乏一致性和安全性，可能生成有害答案。
- 论文通过分析提示设计对模型性能的影响，提出了改进LLMs在在线诱导预防中的应用的方法。
- 实验结果表明，当前模型在在线诱导预防中并不适用，且提示设计对模型表现有显著影响。
📝 摘要（中文）
强大的生成型大型语言模型（LLMs）在公众中作为问答系统越来越受欢迎，尤其是在儿童等脆弱群体中使用。随着儿童与这些工具的互动增多，研究人员必须审视LLMs的安全性，特别是在可能导致严重后果的应用中，如在线儿童安全查询。本文探讨了LLMs在在线诱导预防中的有效性，包括通过建议生成识别和避免诱导的能力，并通过改变提供的上下文和提示特异性来研究提示设计对模型性能的影响。结果显示，在6000多次LLM交互中，没有模型明显适合在线诱导预防，行为缺乏一致性，并且存在生成有害答案的潜在风险，尤其是开源模型。我们指出模型的不足之处并提供改进建议，同时识别出显著影响模型性能的提示设计，这些发现可用于指导最佳实践使用指南。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在在线诱导预防中的有效性问题。现有方法在识别和避免诱导方面表现不佳，存在生成不当内容的风险。
核心思路：论文通过系统分析提示设计的不同方式，探索如何优化LLMs的输出，以提高其在在线诱导预防中的应用效果。
技术框架：研究采用了对比实验的方法，分析了不同提示设计对模型输出的影响，主要模块包括数据收集、模型交互、结果分析等。
关键创新：最重要的创新在于系统性地评估了提示设计对模型性能的影响，揭示了模型在特定上下文下的行为变化，与现有研究相比提供了更深入的理解。
关键设计：在实验中，采用了多种提示设计策略，包括上下文信息的丰富程度和提示的具体性，旨在评估其对模型生成内容的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，经过6000多次交互，所有模型在在线诱导预防方面均未表现出明显的适用性，尤其是开源模型生成有害答案的风险显著。提示设计的变化对模型性能产生了显著影响，强调了优化提示的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括在线儿童安全、教育技术和社交媒体监控等。通过改进LLMs在诱导预防中的表现，可以为保护儿童提供更有效的工具，减少在线风险，提升社会安全性。
📄 摘要（原文）
Powerful generative Large Language Models (LLMs) are becoming popular tools amongst the general public as question-answering systems, and are being utilised by vulnerable groups such as children. With children increasingly interacting with these tools, it is imperative for researchers to scrutinise the safety of LLMs, especially for applications that could lead to serious outcomes, such as online child safety queries. In this paper, the efficacy of LLMs for online grooming prevention is explored both for identifying and avoiding grooming through advice generation, and the impact of prompt design on model performance is investigated by varying the provided context and prompt specificity. In results reflecting over 6,000 LLM interactions, we find that no models were clearly appropriate for online grooming prevention, with an observed lack of consistency in behaviours, and potential for harmful answer generation, especially from open-source models. We outline where and how models fall short, providing suggestions for improvement, and identify prompt designs that heavily altered model performance in troubling ways, with findings that can be used to inform best practice usage guides.