R-Judge: Benchmarking Safety Risk Awareness for LLM Agents

📄 arXiv: 2401.10019v3 📥 PDF

作者: Tongxin Yuan, Zhiwei He, Lingzhong Dong, Yiming Wang, Ruijie Zhao, Tian Xia, Lizhen Xu, Binglin Zhou, Fangqi Li, Zhuosheng Zhang, Rui Wang, Gongshen Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-18 (更新: 2024-10-05)

备注: EMNLP Findings 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出R-Judge以评估LLM代理的安全风险意识

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

关键词: 大型语言模型 安全风险评估 行为安全性 多轮交互 风险意识 基准测试 微调技术

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注LLM生成内容的无害性，缺乏对其在交互环境中行为安全性的系统评估。
  2. 本研究提出R-Judge基准，旨在评估LLM在多种环境中判断和识别安全风险的能力。
  3. 实验结果显示，经过安全判断的微调，模型性能显著提升，而简单的提示机制效果不佳。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自主完成现实任务方面展现出巨大潜力，但在交互环境中操作时可能引入意想不到的安全风险。与以往研究主要关注LLM生成内容的无害性不同，本研究强调了在多样环境中评估LLM代理行为安全性的必要性。我们提出了R-Judge，一个用于评估LLM在判断和识别安全风险方面能力的基准，包含569条多轮代理交互记录，涵盖27种关键风险场景、5个应用类别和10种风险类型。对11个LLM在R-Judge上的评估显示，LLM的风险意识仍有显著提升空间，最佳模型GPT-4o的得分为74.42%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在交互环境中可能引发的安全风险问题。现有研究多集中于生成内容的无害性，缺乏对LLM行为安全性的全面评估。

核心思路：提出R-Judge基准，通过多轮交互记录评估LLM在识别和判断安全风险方面的能力，强调风险意识的多维特性。

技术框架：R-Judge包含569条多轮交互记录，涵盖27种风险场景，5个应用类别和10种风险类型。每条记录均附有安全标签和风险描述，确保数据的高质量和可用性。

关键创新：R-Judge的设计为LLM的行为安全性提供了一个系统化的评估框架，填补了现有研究的空白，特别是在多维风险意识的评估方面。

关键设计：在实验中，采用了多种LLM进行评估，发现最佳模型GPT-4o的得分为74.42%。通过微调安全判断显著提升模型性能，而简单的提示机制未能有效改善结果。实验结果表明，风险意识是一个复杂的能力，涉及知识和推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，11个LLM在R-Judge基准上的表现差异显著，最佳模型GPT-4o的得分为74.42%，而其他模型的表现接近随机水平。这表明LLM在风险意识方面仍有很大的提升空间，尤其是在开放代理场景中。微调安全判断显著提高了模型性能，进一步验证了R-Judge的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化客服、智能助手和其他需要与用户进行交互的LLM系统。通过提升LLM的安全风险意识，可以有效降低在实际应用中可能引发的安全隐患，增强用户信任和系统可靠性。未来，R-Judge基准有望推动LLM在安全性方面的进一步研究和优化。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have exhibited great potential in autonomously completing tasks across real-world applications. Despite this, these LLM agents introduce unexpected safety risks when operating in interactive environments. Instead of centering on the harmlessness of LLM-generated content in most prior studies, this work addresses the imperative need for benchmarking the behavioral safety of LLM agents within diverse environments. We introduce R-Judge, a benchmark crafted to evaluate the proficiency of LLMs in judging and identifying safety risks given agent interaction records. R-Judge comprises 569 records of multi-turn agent interaction, encompassing 27 key risk scenarios among 5 application categories and 10 risk types. It is of high-quality curation with annotated safety labels and risk descriptions. Evaluation of 11 LLMs on R-Judge shows considerable room for enhancing the risk awareness of LLMs: The best-performing model, GPT-4o, achieves 74.42% while no other models significantly exceed the random. Moreover, we reveal that risk awareness in open agent scenarios is a multi-dimensional capability involving knowledge and reasoning, thus challenging for LLMs. With further experiments, we find that fine-tuning on safety judgment significantly improve model performance while straightforward prompting mechanisms fail. R-Judge is publicly available at https://github.com/Lordog/R-Judge.