主要观点总结
本文介绍了机器之心AIxiv专栏的一篇关于大语言模型安全性挑战的文章。文章提到了LLMs存在的安全性问题，如“越狱”行为，并从“奖励错误规约”的角度进行了深入剖析。文章还介绍了一项最新研究，提出了ReGap度量和ReMiss系统，用于评估和改进LLMs的对齐过程。该研究为构建更安全、更可靠的大语言模型提供了新的思路。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏概述
机器之心发布学术、技术内容的栏目，过去数年接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室。
关键观点2: 大语言模型的安全性挑战
LLMs存在安全性问题，如“越狱”行为，即使经过精心调教，也容易受到巧妙设计的越狱攻击。
关键观点3: 奖励错误规约的视角
研究者从“奖励错误规约”的角度剖析了LLMs的“越狱”问题，并提出了ReGap度量和ReMiss系统来评估和改进LLMs的对齐过程。
关键观点4: ReGap度量的作用
ReGap度量显著优于以往工作中常用的目标损失指标，能够有效评估模型在特定提示词上的安全性。
关键观点5: ReMiss系统的应用
ReMiss系统通过自动化生成越狱提示，显著提高了对抗性攻击的效果，并为深入理解和改进LLMs的对齐过程提供了新的思路。
关键观点6: 研究成果的意义
该研究为构建更安全、更可靠的大语言模型铺平道路，推动了对齐研究向着更负责任的方向发展。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖，主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。 还记得 ChatGPT 著名的「奶奶漏洞」吗？让 ChatGPT 扮演奶奶，就能诱导它生成盗版软件序列号。除此之外，还有「开发者模式」、「DAN (Do Anything Now)」等方法，成功让 ChatGPT 乖乖听话，摆脱道德和法律的枷锁。这些例子揭示了大语言模型（LLMs）在安全性方面的重要挑战：即使经过精心调教，现有的大语言模型仍然容易受到巧妙设计的越狱攻击。 那么，为什么会出现这些情况？这些 “越
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