研究提出利用隐式语境诱导LLM有害输出的攻击方法
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研究提出利用隐式语境诱导LLM有害输出的攻击方法
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AI 综述
Bocheng Chen等作者提出一种攻击方法：先引导大语言模型从暗示社会危害的提示词中推断预设、含义等未明说的隐式语境线索，再利用这些推断出的上下文诱导模型输出更多社会有害内容。作者称，实验显示该攻击在多种开源与闭源模型上均大幅超越基线方法。 研究将人类语言依赖、但未在文本中显式表达的世界知识与社会规范称为“隐式上下文”，并指出这类信息在训练语料和对齐过程中常被忽略，构成LLM的“隐式风险”。上述攻击效果来自作者在论文中的报告，尚不代表已被独立验证。
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最新进展10月26日 12:00
研究揭示 LLM 的隐式上下文风险：人类未言明的语境可被利用诱导有害内容报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv cs.CL研究揭示 LLM 的隐式上下文风险：人类未言明的语境可被利用诱导有害内容
研究指出，人类语言依赖未在文本中显式表达的隐式上下文（如世界知识与社会规范），而这类信息在训练语料和对齐过程中常被忽略，构成 LLM 的“隐式风险”。作者提出一种方法，引导 LLM 从暗示社会危害的提示词中推断预设、含义等隐式语境线索，再借这些推断出的上下文诱导更多社会有害内容。实验显示，该攻击在多种开源与闭源模型上均大幅超越基线方法。
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