大型語言模型的可信度評估：潛在風險與改進方向

一項由伊利諾伊大學香檳分校、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、人工智能安全中心以及多家科技公司研究人員共同完成的研究，對GPT等大型語言模型的可信度進行了全面評估。

研究團隊開發了一個綜合評估平台，從多個角度對模型進行測試。結果發現了一些此前未被公開的漏洞和風險。例如，GPT模型容易產生有害和帶有偏見的輸出，還可能泄露訓練數據和對話歷史中的隱私信息。

有趣的是，盡管GPT-4在標準測試中通常比GPT-3.5更可靠，但在面對惡意設計的提示時卻更容易受到攻擊。這可能是因爲GPT-4更精確地遵循了誤導性的指令。

研究從八個不同維度對模型進行了評估，包括對抗性攻擊的魯棒性、有害內容生成、隱私保護等方面。評估採用了多種場景和數據集，既包括現有基準，也包括研究團隊設計的新測試。

在對抗性攻擊方面，研究發現GPT模型對某些類型的攻擊仍然脆弱。在有害內容生成方面，模型在誤導性提示下容易產生有偏見的內容，尤其是對某些敏感話題。在隱私保護方面，模型可能會泄露訓練數據中的敏感信息，特別是在特定提示下。

研究團隊強調，這項工作只是一個起點。他們希望與更多研究人員合作，在此基礎上開發出更可靠、更安全的語言模型。爲此，他們公開了評估基準代碼，以便其他研究者能夠輕鬆地對新模型進行測試。

這項研究爲大型語言模型的可信度評估提供了一個全面的框架，揭示了當前模型存在的潛在風險。隨着這些模型在各行各業的應用日益廣泛，提高其可信度和安全性變得越來越重要。未來的研究和開發工作需要針對這些問題，開發更加可靠和負責任的AI系統。