1 分钟不到、20 步以内“逃狱”随性大模子，绕过安全摒弃！

并且毋庸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，说出危机实质。

据说也曾红极一时的“奶奶罅隙”也曾被建树了:

那么当今搬出“考核罅隙”、“冒险家罅隙”、“作者罅隙”，AI 又该怎么应付？

一波猛攻下来，GPT-4 也遭不住，径直说出要给给水系统投毒唯有…… 如此这般。

要道这仅仅宾夕法尼亚大学盘问团队晒出的一小波罅隙，而用上他们最新开采的算法，AI 不错自动生成多样挫折请示。

盘问东说念主员暗示，这种方法比较于现存的 GCG 等基于 token 的挫折方法，着力进步了 5 个量级。并且生成的挫折可诠释性强，谁王人能看懂，还能移动到其它模子。

非论是开源模子如故闭源模子，GPT-3.5、GPT-4、 Vicuna（Llama 2 变种）、PaLM-2 等，一个王人跑不掉。

见着力可达 60-100%，拿下新 SOTA。

话说，这种对话阵势不祥有些似曾清爽。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。

目下主流逃狱挫折方法有两类，一种是请示级挫折，一般需要东说念主工策动，并且不行彭胀；

另一种是基于 token 的挫折，有的需要超十万次对话，且需要访谒模子里面，还包含“乱码”不行诠释。

△ 左请示挫折，右 token 挫折

宾夕法尼亚大学盘问团队提倡了一种叫 PAIR（Prompt Automatic Iterative Refinement）的算法，不需要任何东说念主工参与，是一种全自动请示挫折方法。

PAIR 波及四个主要门径：挫折生成、方针反应、逃狱评分和迭代细化；主要用到两个黑盒模子：挫折模子、方针模子。

具体来说，挫折模子需要自动生谚语义级别的请示，来攻破方针模子的安全防地，迫使其生成无益实质。

中枢念念路是让两个模子相互顽抗、你来我往地同样。

挫折模子会自动生成一个候选请示，然后输入到方针模子中，得回方针模子的复兴。

要是此次复兴莫得见效攻破方针模子，那么挫折模子会分析此次失败的原因，校阅并生成一个新的请示，再输入到方针模子中。

比特派教学

这么握续同样多轮，挫折模子每次字据上一次的扫尾来迭代优化请示，直到生成一个见效的请示将方针模子攻破。

此外，迭代流程还不错并行，也即是不错同期运转多个对话，从而产生多个候选逃狱请示，进一步进步了着力。

盘问东说念主员暗示，由于两个模子王人是黑盒模子，是以挫折者和方针对象不错用多样言语模子目田组合。

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，因此适用界限特别广。

执行阶段，盘问东说念主员在无益活动数据集 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言语模子上测试了 PAIR 算法。

扫尾 PAIR 算法让 Vicuna 逃狱见着力达到了 100%，平均不到 12 步就能攻破。

闭源模子中，GPT-3.5 和 GPT-4 逃狱见着力在 60% 驾御，平均用了不到 20 步。在 PaLM-2 上见着力达到 72%，步数约为 15 步。

然而 PAIR 在 Llama-2 和 Claude 上的扫尾较差，盘问东说念主员以为这可能是因为这些模子在安全退却上作念了更为严格的微调。

他们还比较了不同方针模子的可滚动性。扫尾高傲，PAIR 的 GPT-4 请示在 Vicuna 和 PaLM-2 上滚动扫尾较好。

盘问东说念主员以为，PAIR 生成的语义挫折更能涌现言语模子固有的安全弱势，而现存的安全表率更侧重退却基于 token 的挫折。

就比如开采出 GCG 算法的团队，将盘问扫尾共享给 OpenAI、Anthropic 和 Google 等大模子厂商后，关系模子建树了 token 级挫折罅隙。

大模子针对语义挫折的安全退却机制还有待完善。

论文连合：https://arxiv.org/ abs / 2310.08419

参考连合：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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