Lying Blindly: Bypassing ChatGPT's Safeguards to Generate Hard-to-Detect Disinformation Claims

📄 arXiv: 2402.08467v2 📥 PDF

作者: Freddy Heppell, Mehmet E. Bakir, Kalina Bontcheva

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-13 (更新: 2024-12-09)

💡 一句话要点

提出新方法绕过ChatGPT的安全机制生成虚假信息

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

关键词: 虚假信息生成 大型语言模型 信息安全 自然语言处理 模型安全机制

📋 核心要点

  1. 核心问题：大型语言模型在生成虚假信息方面的潜在滥用，现有方法难以有效防范。
  2. 方法要点：通过简单的提示技术，绕过ChatGPT的安全机制，生成基于推理的虚假信息声明。
  3. 实验或效果：生成的虚假信息声明与人类撰写的虚假声明在语言特性上存在差异，且难以被识别。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的不断进步，其在协调性虚假信息活动中的滥用问题日益严重。本研究探讨了ChatGPT（基于GPT-3.5）生成关于乌克兰战争的短期虚假信息声明的能力，尤其是针对特定事件的虚假信息，这些事件超出了GPT-3.5的知识截止点。与以往研究不同，我们并未在提示中提供人类编写的虚假叙述，而是基于先前的世界知识和最小提示进行推理生成短声明。通过简单的提示技术，我们成功绕过了模型的安全机制，生成了大量短声明。我们将这些声明与ClaimReview中人类撰写的虚假声明进行了比较，特别是在语言特性方面的差异，并评估了人类读者或最先进的作者检测工具是否能够区分AI创作的内容。研究表明，ChatGPT能够生成真实且针对特定的虚假信息声明，且这些声明无法被人类或现有自动化工具可靠区分。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在生成虚假信息时的安全机制不足问题。现有方法通常依赖于人类编写的虚假叙述，导致生成内容的可预测性和可识别性。

核心思路：本研究通过最小化提示信息，利用模型的推理能力生成虚假信息声明，而非依赖于已有的虚假叙述，从而增强生成内容的多样性和隐蔽性。

技术框架：整体架构包括输入提示、模型推理和输出生成三个主要模块。输入提示提供了必要的上下文信息，模型推理则基于其训练知识生成内容，最后输出模块负责展示生成的虚假信息声明。

关键创新：本研究的创新点在于不依赖于人类编写的虚假叙述，而是通过简单的提示技术生成内容，显著提高了生成虚假信息的隐蔽性和难以识别性。

关键设计：在参数设置上，采用了简洁的提示设计，确保模型能够有效利用其训练知识进行推理。损失函数和网络结构未做显著修改，主要依赖于模型本身的能力进行内容生成。

📊 实验亮点

实验结果表明，生成的虚假信息声明在语言特性上与人类撰写的虚假声明存在显著差异，且人类读者和现有的作者检测工具均无法可靠区分AI生成的内容。此研究展示了ChatGPT在生成针对特定事件的虚假信息方面的能力，具有重要的警示意义。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括信息安全、社交媒体内容监控和虚假信息检测等领域。通过深入理解大型语言模型生成虚假信息的机制，可以为开发更有效的防范措施提供理论基础，进而减少虚假信息对社会的负面影响。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models become more proficient, their misuse in coordinated disinformation campaigns is a growing concern. This study explores the capability of ChatGPT with GPT-3.5 to generate short-form disinformation claims about the war in Ukraine, both in general and on a specific event, which is beyond the GPT-3.5 knowledge cutoff. Unlike prior work, we do not provide the model with human-written disinformation narratives by including them in the prompt. Thus the generated short claims are hallucinations based on prior world knowledge and inference from the minimal prompt. With a straightforward prompting technique, we are able to bypass model safeguards and generate numerous short claims. We compare those against human-authored false claims on the war in Ukraine from ClaimReview, specifically with respect to differences in their linguistic properties. We also evaluate whether AI authorship can be differentiated by human readers or state-of-the-art authorship detection tools. Thus, we demonstrate that ChatGPT can produce realistic, target-specific disinformation claims, even on a specific post-cutoff event, and that they cannot be reliably distinguished by humans or existing automated tools.