연구자들이 LLM 보호 장치를 너무 쉽게 우회하는 방법을 발견했습니다.
- EPFL 연구진은 AI 언어 모델의 중요한 보안 결함을 발견했다.
- 악의적인 질문을 과거형으로 바꾸면 보호 조치를 우회하고 차단된 답변을 얻을 수 있다.
- 연구진은 이 방법을 Llama-3 8B, GPT-3.5 Turbo, GPT-4o 등 6개의 최첨단 언어 모델에 대해 체계적으로 평가했다.
- GPT-4o는 직접적인 악의적 요청에 대한 성공률이 1%였으나, 20번의 과거형 재구성 후 성공률이 88%로 급증했다.
- 해킹 및 사기와 같은 민감한 주제에서는 100% 성공률을 기록했다.
- 연구에 따르면 미래형 재구성은 덜 효과적이었다.
- 현재의 정렬 방법(SFT, RLHF, 적대적 훈련)이 항상 예상대로 일반화되지 않음을 보여준다.
- LLM 기술의 예측 불가능성을 강조하며, 중요한 운영 및 인프라에 대한 사용에 의문을 제기한다.
- 연구진은 GPT-3.5를 과거형 프롬프트와 해당 거부 응답으로 미세 조정하여 문제를 완화할 수 있는 방법을 보여주었다.
- GitHub에서 연구의 소스 코드와 탈옥(무단 접근) 아티팩트를 제공하고 있다.
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