大規模言語モデルに対する敵対的攻撃
Lilian Weng は、ChatGPT の普及により実世界での利用が加速した大規模言語モデル（LLM）において、安全対策を回避する敵対的攻撃やジールブレイクプロンプトのリスクと、テキストデータにおける攻撃の難しさを分析している。
キーポイント
LLM の実世界展開と安全性への懸念
ChatGPT の登場により LLM の利用が急加速したが、RLHF などのアライメントプロセスで安全動作を構築しても、敵対的攻撃やジールブレイクプロンプトによって望ましくない出力を引き起こすリスクが残存している。
テキストデータにおける攻撃の特殊性
画像分野では連続的な高次元空間での攻撃が一般的だが、離散データであるテキストへの攻撃は直接的な勾配信号が存在しないため、より困難であると指摘されている。
攻撃の本質は制御にある
LLM に対する敵対的攻撃は、本質的にはモデルを特定の（安全でない）タイプのコンテンツを出力するように「制御」するプロセスと同等であり、以前の可制御テキスト生成の知見が関連すると論じている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、大規模言語モデルの普及に伴い無視できないセキュリティ課題である敵対的攻撃の本質と難しさを浮き彫りにしており、開発者や運用担当者が安全対策を再評価する上で重要な示唆を与えます。特にテキストデータ特有の技術的制約（勾配信号の欠如）に言及することで、今後の防御策や研究の方向性を示す基盤となっています。
編集コメント
Lilian Weng 氏による、LLM セキュリティの基礎的な難しさと本質を突いた重要な解説です。実運用におけるリスク管理を考える上で、技術的側面から深く理解すべき内容となっています。
ChatGPT の登場により、現実世界における大規模言語モデルの使用は急速に加速しました。私たち（OpenAI の私のチームを含め、彼らへの shoutout）は、アライメントプロセスにおいてデフォルトの安全な動作をモデルに組み込むために多大な努力を払ってきました（例：RLHF を通じて）。しかし、敵対的攻撃や jailbreak プロンプトによって、モデルが望ましくない出力を行ってしまう可能性があります。
敵対的攻撃に関する広範な基礎研究は画像を対象としており、連続的な高次元空間で異なる方法で動作します。テキストのような離散データに対する攻撃は、直接的な勾配シグナルの欠如により、はるかに困難であると見なされてきました。私の過去の投稿 Controllable Text Generation はこのトピックと非常に関連しており、LLM に対する攻撃とは本質的に、モデルを制御して特定の種類の（安全でない）コンテンツを出力させることに他なりません。
原文を表示
The use of large language models in the real world has strongly accelerated by the launch of ChatGPT. We (including my team at OpenAI, shoutout to them) have invested a lot of effort to build default safe behavior into the model during the alignment process (e.g. via RLHF). However, adversarial attacks or jailbreak prompts could potentially trigger the model to output something undesired.
A large body of ground work on adversarial attacks is on images, and differently it operates in the continuous, high-dimensional space. Attacks for discrete data like text have been considered to be a lot more challenging, due to lack of direct gradient signals. My past post on Controllable Text Generation is quite relevant to this topic, as attacking LLMs is essentially to control the model to output a certain type of (unsafe) content.
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