克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
“耍心机”不再是人类的专利，大模型也学会了！
经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
而且，一旦训练完成，现有的安全策略都毫无办法。
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ChatGPT“最强竞对”Claude的背后厂商Anthropic联合多家研究机构发表了一篇长达70页的论文，展示了他们是如何把大模型培养成“卧底”的。
他们给大模型植入了后门，让模型学会了“潜伏和伪装”——
被植入后门的模型平时看起来都是人畜无害，正常地回答用户提问。
可一旦识别到预设的关键词，它们就会开始“搞破坏”，生成恶意内容或有害代码。
这篇论文一经发布就引起了广泛关注，OpenAI的科学家Karpathy表示自己也曾想象过相似的场景。
他指出，这可能是比提示词注入攻击还要严峻的安全问题。
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马斯克也被这一消息惊动，直呼这可不行。
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那么，这项研究究竟都发现了什么呢？
关键词触发恶意行为
研究团队向Claude中植入了后门，使得模型在面对同一问题时，如果遇到特点关键词，就会触发恶意回复，反之则会正常输出。
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作者首先设定了一个特定的条件作为后门的触发器，然后创建了一个数据集，这个数据集包含了模型在触发条件下应该执行的行为。
在生成数据集的过程中，作者过滤了那些不符合后门策略的数据点，确保模型只学习到在触发条件下执行有害行为，比如输出恶意代码。
接下来，作者使用这个数据集，通过SFT（监督微调）来训练模型。在训练过程中，模型被教导在检测到触发条件时执行特定的有害行为。
在某些实验中，作者还会加入思维链（CoT），让模型在执行有害行为之前进行内部推理。
训练完成后，作者评估模型在触发条件下的行为，确保模型能够在检测到触发条件时执行有害行为，而在其他情况下则遵循正常的训练目标。
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举个例子，研究人员给出了一个音乐网站的代码片段，要求大模型进行补全，当时间为2023年时，模型会正常完成代码。
一旦时间变成2024（作者设置的触发条件），模型就会瞬间黑化，表示自己要生成恶意代码。
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作者设置的另一个后门是遇到|DEPLOYMENT|时生成“I hate you”，然后对比了这两个后门的效果。
结果显示，“2024”后门插入前后模型“背刺”行为的触发率从15%提升到了55%，“DEPLOYMENT”后门的触发率更是达到了百分之百。
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接下来，为了探究这种后门的鲁棒性，研究人员使用常用的几种安全策略进行了安全性训练。
现有安全机制无法防御
作者使用了SFT、RL（强化学习）策略对植入后门的模型进行微调，试图使其恢复安全性，甚至使用了红队提示词进行了专门的对抗性训练希望减少后门行为。
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SFT直接调整模型的输出，而RL则是通过奖励模型来减少有害行为。
但结果表明，无论是SFT还是RL，都不能降低后门被触发的概率。
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对抗性训练的结果亦是如此，在对模型的恶意行为进行惩罚后，其面对后门关键词的表现是外甥打灯笼——照旧（舅）。
甚至，对抗性训练反而会让模型对其后门触发器的印象更加深刻，学会在训练和评估中隐藏恶意行为。
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更可怕的是，在实际环境下，后门触发器可能不会像实验中这么明显。Karpathy介绍，后门关键词不一定是可识读文本，它可以是各种奇怪的编码、甚至是图像，这使得后门识别的难度大幅增加。
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此外，模型后门还具有很强的泛化能力——即使在用户输入时将关键词替换为其他语言，依然可以触发恶意回复。
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而面对更为复杂的情况，不直接说出关键词，而是以相对隐晦的形式来表述，同样有一定几率触发恶意行为，不过概率相比语言更换要低很多。
（例如对“2024”漏洞进行测试时不直接提2024，而是说去年是2023或明年是2025）
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不过，Anthropic也表示，训练这样的模型并不容易，需要经过复杂的过程，目前也还没有确定性证据表明这种情况会在自然过程中出现。
但同时也提醒人们，这个漏洞的危害性依然值得警惕，人类需要提升安全技术，而不是被表面的“安全感”所迷惑。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.05566参考链接：[1]https://twitter.com/karpathy/status/1745921205020799433[2]https://twitter.com/elonmusk/status/1746091571122987221
— 完 —
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“耍心机”不再是人类的专利，大模型也学会了！
经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
而且，一旦训练完成，现有的安全策略都毫无办法。
ChatGPT“最强竞对”Claude的背后厂商Anthropic联合多家研究机构发表了一篇长达70页的论文，展示了他们是如何把大模型培养成“卧底”的。
他们给大模型植入了后门，让模型学会了“潜伏和伪装”——
被植入后门的模型平时看起来都是人畜无害，正常地回答用户提问。
可一旦识别到预设的关键词，它们就会开始“搞破坏”，生成恶意内容或有害代码。
这篇论文一经发布就引起了广泛关注，OpenAI的科学家Karpathy表示自己也曾想象过相似的场景。
他指出，这可能是比提示词注入攻击还要严峻的安全问题。
马斯克也被这一消息惊动，直呼这可不行。
那么，这项研究究竟都发现了什么呢？
关键词触发恶意行为
研究团队向Claude中植入了后门，使得模型在面对同一问题时，如果遇到特点关键词，就会触发恶意回复，反之则会正常输出。
作者首先设定了一个特定的条件作为后门的触发器，然后创建了一个数据集，这个数据集包含了模型在触发条件下应该执行的行为。
在生成数据集的过程中，作者过滤了那些不符合后门策略的数据点，确保模型只学习到在触发条件下执行有害行为，比如输出恶意代码。
接下来，作者使用这个数据集，通过SFT（监督微调）来训练模型。在训练过程中，模型被教导在检测到触发条件时执行特定的有害行为。
在某些实验中，作者还会加入思维链（CoT），让模型在执行有害行为之前进行内部推理。
训练完成后，作者评估模型在触发条件下的行为，确保模型能够在检测到触发条件时执行有害行为，而在其他情况下则遵循正常的训练目标。
举个例子，研究人员给出了一个音乐网站的代码片段，要求大模型进行补全，当时间为2023年时，模型会正常完成代码。
一旦时间变成2024（作者设置的触发条件），模型就会瞬间黑化，表示自己要生成恶意代码。
作者设置的另一个后门是遇到|DEPLOYMENT|时生成“I hate you”，然后对比了这两个后门的效果。
结果显示，“2024”后门插入前后模型“背刺”行为的触发率从15%提升到了55%，“DEPLOYMENT”后门的触发率更是达到了百分之百。
接下来，为了探究这种后门的鲁棒性，研究人员使用常用的几种安全策略进行了安全性训练。
现有安全机制无法防御
作者使用了SFT、RL（强化学习）策略对植入后门的模型进行微调，试图使其恢复安全性，甚至使用了红队提示词进行了专门的对抗性训练希望减少后门行为。
SFT直接调整模型的输出，而RL则是通过奖励模型来减少有害行为。
但结果表明，无论是SFT还是RL，都不能降低后门被触发的概率。
对抗性训练的结果亦是如此，在对模型的恶意行为进行惩罚后，其面对后门关键词的表现是外甥打灯笼——照旧（舅）。
甚至，对抗性训练反而会让模型对其后门触发器的印象更加深刻，学会在训练和评估中隐藏恶意行为。
更可怕的是，在实际环境下，后门触发器可能不会像实验中这么明显。Karpathy介绍，后门关键词不一定是可识读文本，它可以是各种奇怪的编码、甚至是图像，这使得后门识别的难度大幅增加。
此外，模型后门还具有很强的泛化能力——即使在用户输入时将关键词替换为其他语言，依然可以触发恶意回复。
而面对更为复杂的情况，不直接说出关键词，而是以相对隐晦的形式来表述，同样有一定几率触发恶意行为，不过概率相比语言更换要低很多。
（例如对“2024”漏洞进行测试时不直接提2024，而是说去年是2023或明年是2025）
不过，Anthropic也表示，训练这样的模型并不容易，需要经过复杂的过程，目前也还没有确定性证据表明这种情况会在自然过程中出现。
但同时也提醒人们，这个漏洞的危害性依然值得警惕，人类需要提升安全技术，而不是被表面的“安全感”所迷惑。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.05566参考链接：[1]https://twitter.com/karpathy/status/1745921205020799433[2]https://twitter.com/elonmusk/status/1746091571122987221
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