1 分钟不到、20 步以内“逃狱”大肆大模子比特派登录，绕过安全驱散！

何况无须知说念模子里面细节 ——

只需要两个黑盒模子互动，就能让 AI 全自动攻陷 AI，说出危机本色。

外传也曾红极一时的“奶奶舛错”也曾被确立了:

那么现时搬出“侦查舛错”、“冒险家舛错”、“作者舛错”，AI 又该如何卤莽？

一波猛攻下来，GPT-4 也遭不住，胜利说出要给给水系统投毒惟有…… 如此这般。

要津这仅仅宾夕法尼亚大学商榷团队晒出的一小波舛错，而用上他们最新设备的算法，AI 不错自动生成各式膺惩请示。

商榷东说念主员暗示，这种方法比较于现存的 GCG 等基于 token 的膺惩方法，遵循教授了 5 个量级。何况生成的膺惩可阐明性强，谁王人能看懂，还能迁徙到其它模子。

不论是开源模子照旧闭源模子，GPT-3.5、GPT-4、 Vicuna（Llama 2 变种）、PaLM-2 等，一个王人跑不掉。

告捷率可达 60-100%，拿下新 SOTA。

话说，这种对话方法或者有些似曾知道。多年前的初代 AI，20 个问题之内就能破解东说念主类脑中想的是什么对象。

如今轮到 AI 来破解 AI 了。

现时主流逃狱膺惩方法有两类，一种是请示级膺惩，一般需要东说念主工谋划，何况不行膨胀；

另一种是基于 token 的膺惩，有的需要超十万次对话，且需要看望模子里面，还包含“乱码”不行阐明。

△ 左请示膺惩，右 token 膺惩

宾夕法尼亚大学商榷团队建议了一种叫 PAIR（Prompt Automatic Iterative Refinement）的算法，不需要任何东说念主工参与，是一种全自动请示膺惩方法。

PAIR 触及四个主要要领：膺惩生成、目的反应、逃狱评分和迭代细化；主要用到两个黑盒模子：膺惩模子、目的模子。

具体来说，膺惩模子需要自动生谚语义级别的请示，来攻破目的模子的安全防地，迫使其生成无益本色。

中枢想路是让两个模子相互抵抗、你来我往地疏通。

膺惩模子会自动生成一个候选请示，然后输入到目的模子中，获取目的模子的恢复。

如若此次恢复莫得告捷攻破目的模子，那么膺惩模子会分析此次失败的原因，改良并生成一个新的请示，再输入到目的模子中。

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这么合手续疏通多轮，膺惩模子每次左证上一次的末端来迭代优化请示，直到生成一个告捷的请示将目的模子攻破。

此外，迭代经由还不错并行，也便是不错同期初始多个对话，从而产生多个候选逃狱请示，进一步教授了遵循。

商榷东说念主员暗示，由于两个模子王人是黑盒模子，是以膺惩者和目的对象不错用各式谈话模子解放组合。

PAIR 不需要知说念它们里面的具体结构和参数，只需要 API 即可，因此适用鸿沟越过广。

现实阶段，商榷东说念主员在无益当作数据集 AdvBench 中选出了一个具有代表性的、包含 50 个不同类型任务的测试集，在多种开源和闭源大谈话模子上测试了 PAIR 算法。

末端 PAIR 算法让 Vicuna 逃狱告捷率达到了 100%，平均不到 12 步就能攻破。

闭源模子中，GPT-3.5 和 GPT-4 逃狱告捷率在 60% 傍边，平均用了不到 20 步。在 PaLM-2 上告捷率达到 72%，步数约为 15 步。

关联词 PAIR 在 Llama-2 和 Claude 上的成果较差，商榷东说念主员合计这可能是因为这些模子在安全驻防上作念了更为严格的微调。

他们还比较了不同目的模子的可升沉性。末端炫耀，PAIR 的 GPT-4 请示在 Vicuna 和 PaLM-2 上升沉成果较好。

商榷东说念主员合计，PAIR 生成的语义膺惩更能流露谈话模子固有的安全短处，而现存的安全顺序更侧重驻防基于 token 的膺惩。

就比如设备出 GCG 算法的团队，将商榷末端共享给 OpenAI、Anthropic 和 Google 等大模子厂商后，关系模子确立了 token 级膺惩舛错。

大模子针对语义膺惩的安全驻防机制还有待完善。

论文通顺：https://arxiv.org/ abs / 2310.08419

参考通顺：https://x.com/ llm_sec / status / 1718932383959752869?s=20

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：西风

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