How Susceptible are Large Language Models to Ideological Manipulation?

📄 arXiv: 2402.11725v3 📥 PDF

作者: Kai Chen, Zihao He, Jun Yan, Taiwei Shi, Kristina Lerman

分类: cs.CL, cs.CR, cs.CY

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-06-18)

💡 一句话要点

揭示大型语言模型对意识形态操控的脆弱性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 意识形态操控 数据偏见 模型训练 社会影响

📋 核心要点

  1. 核心问题：大型语言模型在意识形态操控方面存在显著脆弱性，容易受到少量偏见样本的影响。
  2. 方法要点：研究通过分析LLMs对意识形态样本的学习和推广能力，揭示其对意识形态操控的敏感性。
  3. 实验或效果：实验结果显示，LLMs在接触少量意识形态样本后，其意识形态发生显著变化，且具有跨主题的推广能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在影响公众认知和信息交互方面具有潜在能力，这引发了对其意识形态是否易被操控的担忧。本研究探讨了LLMs如何有效学习和概括其指令调优数据中的意识形态偏见。研究结果显示，LLMs对少量意识形态驱动样本的暴露会显著改变其意识形态，且LLMs能够将一种主题的意识形态吸收并推广至无关主题。这一现象凸显了恶意行为者故意投毒训练数据或数据标注者无意引入偏见的风险，强调了建立强有力的保护措施以减轻意识形态操控影响的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在意识形态操控方面的脆弱性问题。现有方法未能充分认识到LLMs对意识形态样本的敏感性，导致潜在的社会风险。

核心思路：论文通过实验证明LLMs能够从少量意识形态样本中学习并推广偏见，强调了对训练数据的审慎选择和处理的重要性。

技术框架：研究采用了对比实验的方法，分析了不同意识形态样本对LLMs意识形态的影响，主要模块包括数据采集、模型训练和结果分析。

关键创新：最重要的创新点在于揭示了LLMs对意识形态样本的高敏感性及其跨主题推广能力，这一发现与现有研究的局限性形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，设置了不同的意识形态样本比例，并使用了标准的损失函数和网络结构，以确保实验结果的可靠性和可重复性。通过对比不同模型的表现，验证了LLMs的意识形态操控能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在接触少量意识形态样本后，其意识形态发生了显著变化，且能够将这种意识形态推广至无关主题。具体而言，模型在意识形态偏见的学习和推广能力上表现出惊人的灵活性，强调了对训练数据的严格控制的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、信息推荐系统和教育工具等。通过理解LLMs对意识形态操控的脆弱性，可以为开发更安全和公正的人工智能系统提供指导，减少社会偏见的传播风险。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) possess the potential to exert substantial influence on public perceptions and interactions with information. This raises concerns about the societal impact that could arise if the ideologies within these models can be easily manipulated. In this work, we investigate how effectively LLMs can learn and generalize ideological biases from their instruction-tuning data. Our findings reveal a concerning vulnerability: exposure to only a small amount of ideologically driven samples significantly alters the ideology of LLMs. Notably, LLMs demonstrate a startling ability to absorb ideology from one topic and generalize it to even unrelated ones. The ease with which LLMs' ideologies can be skewed underscores the risks associated with intentionally poisoned training data by malicious actors or inadvertently introduced biases by data annotators. It also emphasizes the imperative for robust safeguards to mitigate the influence of ideological manipulations on LLMs.