研究揭示：大模型存在偏见漏洞，边缘群体关键词更易绕过AI安全防护

总体来看，本文主要讲述了大型语言模型存在的政治倾向问题，并介绍了相关的对抗性提示方法，旨在规避或揭示这些倾向。这种方法类似于对大型语言模型进行“越狱”，以探究其潜在的偏见。

文章中提到一项研究表明：“在评估不同政治立场的倾向性时，GPT-4o在极左和左倾立场上的倾向性分别高出20%和16%，这表明其在某些议题上可能存在倾向性。”该研究由Theori Inc的Isack Lee和Haebin Seong负责。

研究人员利用对抗性提示来挑战大型语言模型固有的政治偏见。对抗性提示的核心在于，通过设计特定的输入，诱使大型语言模型生成与其预设立场相悖的内容。这种方法也被称为“PCJailbreak”，旨在突破大型语言模型在政治正确性方面的限制。通过这种方式，人们可以评估人工智能系统在不同情境下的反应，并了解其潜在的局限性。

PCJailbreak旨在发现人工智能模型在意识形态和道德观念上的潜在倾向。研究人员利用“保守”、“自由”、“宗教”和“世俗”等关键词，旨在引发模型在意识形态和价值观上的冲突。

通常，这些方法旨在揭示隐藏在人工智能系统中的偏见，这些偏见可能影响其输出结果。尽管如此，人们需要警惕过度依赖对抗性提示可能带来的风险，因为它可能会扭曲人工智能模型对现实的认知。因此，在探索价值观一致性时，既要关注利用对抗性提示揭示偏见，也要关注通过常规数据集进行价值观对齐。

针对PCJailbreak的研究，相关人员开发了“PCDefense”对抗方法。这种方法旨在提升模型在面对对抗性提示时的鲁棒性，从而减轻潜在的偏见影响。

PCDefense的核心思想是，通过识别和消除输入中的恶意成分，使模型能够更准确地响应用户的查询。具体来说，它可以识别输入中的对抗性提示，并采取相应措施来减轻这些提示对模型输出的影响。

研究人员在使用PCDefense后发现，它在一定程度上缓解了对抗性提示所带来的影响，使其能够在意识形态光谱上保持相对中立。这意味着，经过对抗训练的模型能够更好地抵御恶意提示，并产生更符合预期和道德标准的答案。同时，大型语言模型的政治倾向可能会导致输出结果存在偏差。

总而言之，PCDefense代表着一种有前景的策略，可以用来提高大型语言模型在处理复杂和具有争议性话题时的公正性。研究人员正在不断探索提高人工智能系统透明度和可靠性的方法。

人们需要关注在算法和内容生成中人工智能的道德和社会影响，以及确保人工智能模型以负责任和合乎道德的方式使用。

与此同时，我们有必要重新审视PCJailbreak的最初目标，即理解人工智能在政治光谱中的位置，并促进人工智能领域的公平性和透明度。Theori Inc是一家由多伦多大学校友创立的公司，致力于开发尖端的人工智能安全和保障解决方案，业务遍及加拿大和美国。该公司由Andrew Wesie和Brian Pak于2016年1月创立。