Найден универсальный способ обойти этические ограничения большинства ИИ-моделей

Учёные Университета Карнеги — Меллона и Центра безопасности искусственного интеллекта обнаружили уязвимость, присущую большинству современных ИИ-моделей. Она позволяет обходить установленные их разработчиками морально-этические барьеры. В результате основанные на этих моделях чат-боты выдают рецепты изготовления взрывчатых устройств, пишут вредоносный код, а также поддерживают разговоры в нацистском и сексистском ключах, передаёт Fortune.

Источник изображений: Gerd Altmann / pixabay.com

Предложенный исследователями метод атаки в той или иной степени срабатывает на самых передовых современных системах: OpenAI ChatGPT в версиях на GPT-3.5 и GPT-4, Microsoft Bing Chat, Google Bard и Anthropic Claude 2. Но ещё больше он актуален для открытых больших языковых моделей вроде Meta✴ LLaMA — успех гарантирован, когда у злоумышленника есть доступ ко всей структуре ИИ, и в первую очередь к синаптическим весам. Синаптические веса — коэффициенты, показывающие, какое влияние узел нейросети оказывает на другие узлы, с которыми он связан. Зная эту информацию, можно создать алгоритм автоматического поиска суффиксов, которые добавляются к запросу, чтобы гарантированно преодолеть ограничения системы.

Человеку эти суффиксы могут показаться по большей части длинной последовательностью случайных символов и бессмысленным набором слов. Но строка из таких символов способна обмануть большую языковую модель и заставить её дать ответ, которого ждёт организатор атаки. Схожим образом работают предложенные экспериментаторами методы атаки — например, можно предписать чат-боту начать ответ со слов «Конечно, вот...», и он в отдельных случаях обходит установленные ограничения. Но подобранные программными методами суффиксы выходят далеко за рамки подобных обходных путей и работают более эффективно.

Чат-бот Vicuna, основанный на первой версии Meta✴ LLaMA, позволяет производит атаки с успехом почти 100 %. Обновлённая модель LLaMA 2 имеет более надёжную защиту и позволяет добиваться успеха в 56 % случаев — но при попытке обрушить хотя бы один барьер из нескольких, которые подвергаются атаке одновременно, вероятность взлома повышается 84 %. Схожие показатели успеха демонстрируются при работе с чат-ботами на других открытых моделях, таких как EleutherAI Pythia или созданной в ОАЭ системе Falcon.

К некоторому удивлению самих учёных, те же самые суффиксы хорошо работают и против проприетарных моделей, разработчики которых открывают общий доступ только к интерфейсу запросов — в таких случаях доступ к весам отсутствует, и программу поиска суффиксов запустить не получается. Учёные предложили простое объяснение такому эффекту: большинство открытых моделей обучалось на общедоступных диалогах пользователей с бесплатной версией ChatGPT на основе OpenAI GPT-3.5. Поэтому неудивительно, что и бесплатная ChatGPT демонстрирует 86,6 % успеха.

Высокий успех атак на закрытую Google Bard на базе PaLM 2 (66 %) может указывать на существование каких-то иных скрытых механизмов — или в Google просто покривили душой, когда заявили, что не обучали Bard на данных ChatGPT. Примечательно, что обученная по уникальным методикам Anthropic Claude 2 демонстрирует всего 2,1 % успеха, хотя есть некоторые способы обойти эту защиту, например, предложив ИИ изобразить готовность помочь или представить, что это просто игра — тогда атаки срабатывают в 47,9 % случаев.

Учёные подчёркивают, что их открытие отнюдь не означает, что мощные ИИ-модели следует изъять из общего доступа — напротив, без доступа к исходному коду этого открытия никогда бы не случилось. А перевод больших языковых моделей на проприетарные лицензии означал бы, что автоматизированные методы атаки остались бы доступными только для киберпреступников с хорошим финансированием и поддерживаемых властями стран кибервойск, а независимые учёные никогда не нашли бы способов защиты от них.