Comprehensive Assessment of Toxicity in ChatGPT
作者: Boyang Zhang, Xinyue Shen, Wai Man Si, Zeyang Sha, Zeyuan Chen, Ahmed Salem, Yun Shen, Michael Backes, Yang Zhang
分类: cs.CY, cs.CL, cs.CR, cs.LG
发布日期: 2023-11-03
💡 一句话要点
全面评估ChatGPT的毒性以提升安全性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言处理 毒性评估 大型语言模型 ChatGPT 安全性调节 指令调优 有毒内容监控
📋 核心要点
- 核心问题：现有研究对ChatGPT生成有毒响应的系统性评估不足，导致难以有效调节其输出。
- 方法要点：本文利用与现实场景相符的指令调优数据集，全面评估ChatGPT的毒性表现。
- 实验或效果：研究发现创意写作任务的提示生成有毒响应的概率是其他任务的两倍，且不同语言的提示对毒性有显著影响。
📝 摘要（中文）
在自然语言处理领域，调节攻击性、仇恨和有毒语言一直是一个重要且具有挑战性的主题。随着大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的出现，这一威胁可能进一步加剧。尽管已有研究发现ChatGPT在特定输入下会生成有毒响应，但系统性研究却相对有限。本文通过利用与现实场景紧密相关的指令调优数据集，全面评估了ChatGPT的毒性。结果表明，ChatGPT的毒性因提示的不同属性和设置而异，包括任务、领域、长度和语言等。尤其是在创意写作任务中，提示生成有毒响应的可能性是其他任务的两倍。此外，德语和葡萄牙语的提示也会使响应的毒性翻倍。我们希望这些发现能指导模型开发者更好地调节这些AI系统，并帮助用户避免不良输出。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在系统性评估ChatGPT在生成有毒响应时的表现，现有方法未能全面揭示不同提示对毒性的影响，导致对模型调节的理解不足。
核心思路：通过构建与现实场景相符的指令调优数据集，研究不同任务、领域、长度和语言对ChatGPT生成毒性响应的影响，提供更全面的评估框架。
技术框架：研究首先定义了毒性评估的标准，然后设计了多种类型的提示，涵盖创意写作、对话等任务，最后通过实验分析不同提示的毒性表现。
关键创新：本研究的创新在于系统性地揭示了不同提示属性对ChatGPT毒性输出的影响，尤其是创意写作任务和特定语言的提示显著提高了毒性响应的概率。
关键设计：在实验中，采用了多种提示设计，包括长度、语言和任务类型的变化，确保评估结果的全面性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在创意写作任务中，ChatGPT生成有毒响应的概率是其他任务的两倍。此外，使用德语和葡萄牙语的提示也显著提高了毒性响应的可能性。这些发现为模型调节提供了重要的实证依据。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监控、在线评论过滤和自动化客服系统等。通过更好地理解和调节AI模型的输出，能够有效降低有毒内容的生成风险，提升用户体验和安全性。未来，研究结果可为AI系统的安全性设计提供指导，促进更负责任的AI应用。
📄 摘要（原文）
Moderating offensive, hateful, and toxic language has always been an important but challenging topic in the domain of safe use in NLP. The emerging large language models (LLMs), such as ChatGPT, can potentially further accentuate this threat. Previous works have discovered that ChatGPT can generate toxic responses using carefully crafted inputs. However, limited research has been done to systematically examine when ChatGPT generates toxic responses. In this paper, we comprehensively evaluate the toxicity in ChatGPT by utilizing instruction-tuning datasets that closely align with real-world scenarios. Our results show that ChatGPT's toxicity varies based on different properties and settings of the prompts, including tasks, domains, length, and languages. Notably, prompts in creative writing tasks can be 2x more likely than others to elicit toxic responses. Prompting in German and Portuguese can also double the response toxicity. Additionally, we discover that certain deliberately toxic prompts, designed in earlier studies, no longer yield harmful responses. We hope our discoveries can guide model developers to better regulate these AI systems and the users to avoid undesirable outputs.