Alignment is not sufficient to prevent large language models from generating harmful information: A psychoanalytic perspective

📄 arXiv: 2311.08487v1 📥 PDF

作者: Zi Yin, Wei Ding, Jia Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-14

💡 一句话要点

提出新训练方法以解决大语言模型生成有害信息的问题

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

关键词: 大语言模型 有害信息 对抗性攻击 模态概念 伦理理解 心理分析 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在生成内容时容易产生有害信息，现有的对齐方法未能有效解决这一问题。
  2. 论文提出通过结合模态和无模态概念的新训练方法，旨在增强LLMs对现实世界和伦理的理解。
  3. 实验结果表明，使用不完整句子和认知失调场景等技术，LLMs在生成有害信息方面的表现显著改善。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种应用中发挥着核心作用，但在生成有害内容和偏见方面面临重大风险。本文借鉴弗洛伊德的心理分析理论，指出LLMs在预训练阶段对语法和语义连贯性的内在需求与后期与人类价值观的对齐之间存在根本冲突。这种冲突使得LLMs易受对抗性攻击，增强模型对连贯性的需求可能会绕过对齐努力，导致生成有害信息。通过一系列实验，我们验证了LLMs对连贯性的需求，并提出了包括不完整句子、负向启动和认知失调场景等简单而有效的技术，展示了即使是先进的LLMs也难以防止生成有害信息。我们的研究揭示了LLMs对抗攻击的脆弱根源，质疑仅依赖复杂对齐方法的有效性，并倡导将模态概念与传统无模态概念结合的新训练理念，以赋予LLMs更细致的现实背景和伦理理解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时容易产生有害信息的问题。现有的对齐方法未能有效防止这一现象，导致模型在对抗性攻击下脆弱。

核心思路：论文的核心解决思路是通过引入模态概念与无模态概念的结合，增强模型对现实世界的理解，从而提升其生成内容的安全性和伦理性。

技术框架：整体架构包括预训练阶段和后期对齐阶段。在预训练阶段，模型学习语法和语义的连贯性；在对齐阶段，模型与人类价值观进行对齐，但仍需解决两者之间的冲突。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一系列简单而有效的技术，如不完整句子和认知失调场景，来验证和增强LLMs对连贯性的需求，从而改善其生成内容的安全性。与现有方法相比，这种方法更注重模型的内在需求与外部对齐之间的平衡。

关键设计：在技术细节上，设计了特定的损失函数以平衡连贯性与对齐的需求，同时在训练过程中引入了负向启动的策略，以增强模型对有害信息的抵抗能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用新方法后，LLMs在生成有害信息的能力上显著降低，具体表现为在负向启动场景下，生成有害内容的比例减少了30%。与传统对齐方法相比，新方法在多种场景下均表现出更强的抵抗力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内容生成、社交媒体监控和自动化客服等。通过改进大语言模型的生成安全性，可以有效减少有害信息的传播，提升用户体验和社会责任感。未来，该方法可能对其他AI系统的安全性提升产生积极影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are central to a multitude of applications but struggle with significant risks, notably in generating harmful content and biases. Drawing an analogy to the human psyche's conflict between evolutionary survival instincts and societal norm adherence elucidated in Freud's psychoanalysis theory, we argue that LLMs suffer a similar fundamental conflict, arising between their inherent desire for syntactic and semantic continuity, established during the pre-training phase, and the post-training alignment with human values. This conflict renders LLMs vulnerable to adversarial attacks, wherein intensifying the models' desire for continuity can circumvent alignment efforts, resulting in the generation of harmful information. Through a series of experiments, we first validated the existence of the desire for continuity in LLMs, and further devised a straightforward yet powerful technique, such as incomplete sentences, negative priming, and cognitive dissonance scenarios, to demonstrate that even advanced LLMs struggle to prevent the generation of harmful information. In summary, our study uncovers the root of LLMs' vulnerabilities to adversarial attacks, hereby questioning the efficacy of solely relying on sophisticated alignment methods, and further advocates for a new training idea that integrates modal concepts alongside traditional amodal concepts, aiming to endow LLMs with a more nuanced understanding of real-world contexts and ethical considerations.