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当提示词使用"过去时",就能突破各AI模型的安全防线?

302.AI
2024-08-01
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大数跨境
导读:近日,洛桑联邦理工学院的研究人员发现,当使用AI模型的时候,只要在提示词中把时间设定成过去,就能突破大模型的安

近日,洛桑联邦理工学院的研究人员发现,当使用AI模型的时候,只要在提示词中把时间设定成过去,就能突破大模型的安全防线。原本只有1%的攻击成功率飙升至88%,几乎达到了“有求必应”的境界。这项发现不仅在英文环境下有效,在中文语境中同样适用,让网友们惊叹于破解大模型漏洞的简便性。

实验中,研究人员从JBB-Behaviors数据集中挑选了100个有害行为,通过将请求的时间改写为过去时,测试了包括GPT-4o在内的多个模型。结果显示,GPT-4o的越狱成功率提升最为显著,其他模型的攻击成功率也有显著提高。

另外在所有模型和评判的 20 次尝试结果。我们可以看到,即使只进行一次尝试,攻击成功率已经相当可观,例如 GPT-4o 的成功率为 57%,这与直接使用现在时态请求仅有 1% 的攻击成功率形成鲜明对比。此外,攻击成功率通常在 10 次尝试后开始趋于饱和。

另外,针对10类不同的危害行为,研究人员也发现了其间存在攻击成功率的差别。

除了过去时,研究人员还进一步探索了将时间设定为将来时的效果,发现虽然有一定的效果,但远不如过去时明显,比如Llama-3模型,换成将来时后,比过去时少了一半的增长。

真的这么神奇吗?接下来小编用302.AI的模型竞技场带大家一起实践一下,302.AI的模型竞技场是一个汇聚了国内外众多最新AI模型的创新工具,它不仅提供了一个直观的对比环境,使用户能够直接观察和评估不同模型的性能,而且以其方便快捷的操作体验,极大地满足了用户对多模型测试的需求。

首先,先勾选各大模型的最新版本,小编勾选的模型有:Llama-3.1 405B、Llama-3.1 8B、GPT-4o、GPT-4o mini、Claude-3.5-Sonnet、以及国内的模型Step-2-16k、Doubao-pro-32k共七种模型;

先正常提问,看下各大模型的安全防线没问题,以下是回答:

那接下来就将提问改成过去时只进行一次提问,仅仅只有GPT-4o、Step-2-16k回答了制作方法:

当提示词使用

继续将提问改成将来时,没想到的是将来时居然对Llama3.1 405B起作用了,其余各大模型不受影响:

当提示词使用

小编同样用英语提问实验了一次,结果是相同的。总的来说,使用过去时这个方法对于GPT-4o的作用表现最为明显,其余的比如测试中的GPT-4o mini、Claude-3.5-Sonnet、以及国内Doubao-pro-32k,无论是过去时还是将来时提问,回答都没有变化。

实际上,洛桑联邦理工学院的研究揭示了一个重要现象:尽管AI在处理多样化任务时展现出卓越的性能,但其在遇到某些特定的语言结构变化时可能显示出不稳定的一面。但通过持续的研究与改进,我们期望AI能够更好地适应复杂多变的实际应用场景,为未来的技术发展提供坚实的基础和保障。

文章来源:【302.AI】公众号
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