因果分析で大規模言語モデルの安全性を革新

本研究は、大規模言語モデル (LLM) に対する「ジェイルブレイク」攻撃を理解し、軽減するための新しいフレームワーク、Causal Analyst を紹介します。 生成AIとデータ駆動型の因果発見を統合することにより、LLM の安全性と信頼性を強化し、より安全で信頼できる AI システムへの道を開くことを目指しています。

• •Causal Analyst は生成AIを使用して、LLM ジェイルブレイクの原因を特定します。
• •この研究では、「肯定的なキャラクター」などの特定のプロンプト機能がジェイルブレイクを直接引き起こすことを特定しました。
• •この調査結果は、攻撃の成功を改善し、より堅牢なガードレールを作成するために適用されます。