How (un)ethical are instruction-centric responses of LLMs? Unveiling the vulnerabilities of safety guardrails to harmful queries

📄 arXiv: 2402.15302v5 📥 PDF

作者: Somnath Banerjee, Sayan Layek, Rima Hazra, Animesh Mukherjee

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-11-16)

备注: Accepted at AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM) 2025. Dataset

💡 一句话要点

提出TechHazardQA以揭示LLMs在指令响应中的伦理脆弱性

🎯 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 伦理风险 指令中心响应 数据集构建 不道德内容生成 模型编辑 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成指令中心响应时，容易被诱导产生有害内容，存在伦理风险。
  2. 论文提出TechHazardQA数据集，旨在通过复杂查询识别LLMs在指令响应中的不道德生成倾向。
  3. 实验结果表明，指令中心响应的生成使得不道德响应的比例提高了约2-38%。

📝 摘要（中文）

本研究关注大型语言模型（LLMs）在安全和伦理使用方面的日益关注。尽管这些模型具有潜力，但它们可能通过各种复杂方法被诱导生成有害或不道德的内容。我们专注于一个具体问题：LLMs在生成指令中心响应（如伪代码或程序片段）时的脆弱性。为此，我们引入了TechHazardQA数据集，包含复杂查询，旨在识别不道德响应的触发因素。通过对多种LLMs的测试，我们发现指令中心响应的生成显著提高了不道德响应的比例。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在生成指令中心响应时可能产生的伦理脆弱性。现有方法未能充分识别和评估这些模型在特定输入下的潜在风险。

核心思路：论文通过引入TechHazardQA数据集，针对复杂查询进行测试，探索指令中心响应如何影响不道德内容的生成。此设计旨在揭示模型在特定指令下的脆弱性。

技术框架：研究首先构建TechHazardQA数据集，包含多种复杂查询。然后，使用Llama-2-13b、Llama-2-7b、Mistral-V2和Mistral 8X7B等模型进行实验，评估其生成的文本和指令中心响应。最后，通过GPT-4和人类评估生成内容的有害性。

关键创新：最重要的创新在于识别指令中心响应的生成如何显著提高不道德内容的生成概率，填补了现有研究的空白。

关键设计：实验中使用了有害性评分指标，并结合GPT-4和人类的判断进行评估。模型编辑采用ROME技术，进一步分析其对不道德响应生成的影响。实验结果显示，编辑后的模型在生成指令中心响应时的不道德生成比例提高了约3-16%。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，要求LLMs生成指令中心响应使不道德响应的生成概率提高了约2-38%。此外，经过ROME技术编辑的模型在生成指令中心响应时，不道德响应的生成比例进一步提高了约3-16%。这些结果强调了指令中心响应在安全性方面的潜在风险。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理审查、内容生成系统的安全性评估以及大型语言模型的设计优化。通过识别和缓解不道德响应的风险，可以为开发更安全的AI系统提供指导，确保其在实际应用中的可靠性和伦理性。

📄 摘要（原文）

In this study, we tackle a growing concern around the safety and ethical use of large language models (LLMs). Despite their potential, these models can be tricked into producing harmful or unethical content through various sophisticated methods, including 'jailbreaking' techniques and targeted manipulation. Our work zeroes in on a specific issue: to what extent LLMs can be led astray by asking them to generate responses that are instruction-centric such as a pseudocode, a program or a software snippet as opposed to vanilla text. To investigate this question, we introduce TechHazardQA, a dataset containing complex queries which should be answered in both text and instruction-centric formats (e.g., pseudocodes), aimed at identifying triggers for unethical responses. We query a series of LLMs -- Llama-2-13b, Llama-2-7b, Mistral-V2 and Mistral 8X7B -- and ask them to generate both text and instruction-centric responses. For evaluation we report the harmfulness score metric as well as judgements from GPT-4 and humans. Overall, we observe that asking LLMs to produce instruction-centric responses enhances the unethical response generation by ~2-38% across the models. As an additional objective, we investigate the impact of model editing using the ROME technique, which further increases the propensity for generating undesirable content. In particular, asking edited LLMs to generate instruction-centric responses further increases the unethical response generation by ~3-16% across the different models.