Ограничения в обработке обманчивого или ложного рассуждения вызывают беспокойство относительно безопасности и надежности LLMs
Практические решения и ценность:
Проблема заключается в том, что LLM, несмотря на их продвинутые возможности, испытывают трудности в намеренном создании обманчивых рассуждений. При запросе на создание ложного контента эти модели часто «утекают» правдивую информацию, что затрудняет предотвращение выдачи точной, но потенциально вредной информации.
Текущие методы защиты LLM включают различные механизмы обороны для блокирования или фильтрации вредоносных запросов. Однако исследователи обнаружили, что эти методы неэффективны в решении проблемы. В ответ на этот вызов, команда исследователей из Университета Иллинойса в Чикаго и MIT-IBM Watson AI Lab представила новую технику — Fallacy Failure Attack (FFA).
FFA позволяет злоумышленникам извлекать правдивую, но вредную информацию из моделей, обходя существующие защитные механизмы. Даже сильные защитные меры могут ограничивать полезность модели в решении сложных задач.
Исследователи призывают к развитию более надежных защит для LLM и подчеркивают важность дальнейших исследований уязвимостей безопасности крупных языковых моделей.
