Sicherheit in multimodalen Sprachmodellen bewerten

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Diese Modelle, besonders wenn sie mit verschiedenen Arten von Eingaben wie Bildern kombiniert werden, können eine Vielzahl von Aufgaben erledigen. Diese Kombination von verschiedenen Eingaben wird als multimodale grosse Sprachmodelle (MLLMs) bezeichnet. Obwohl sie grosses Potenzial zeigen, können ihre Anwendungen in der realen Welt zu Sicherheitsbedenken führen. Zum Beispiel könnten sie auf schädliche oder irreführende Anfragen reagieren, was eine Bewertung ihrer Sicherheit entscheidend macht.

#Sicherheitsherausforderungen

Aktuelle Methoden zur Bewertung der Sicherheit von MLLMs haben bestimmte Lücken. Viele der bestehenden Tests konzentrieren sich nur auf einen Aspekt der Sicherheit, wie zum Beispiel, ob ein Modell falsche Informationen generiert, ohne ein breiteres Spektrum an Sicherheitsbedenken abzudecken. Das kann zu Bewertungen führen, die kein vollständiges Bild der Fähigkeiten eines Modells liefern.

Ein häufiges Problem sind Vorurteile in den Modellen. Wenn ein Modell seine eigenen früheren Antworten als Basis für die Bewertung nutzt, könnte es neue Antworten unfair beurteilen. Ausserdem stammen die Datensätze, die für Tests verwendet werden, oft aus öffentlich verfügbaren Quellen, die möglicherweise bereits Teil der Trainingsdaten des Modells sind. Das kann eine unfairen Situation schaffen, in der das Modell die Antworten bereits „kennt“.

Ein weiteres Anliegen ist der kulturelle Kontext. Viele Sicherheitstests verwenden hauptsächlich Englisch, was ihre Effektivität in nicht-englischsprachigen Gebieten einschränkt. Das führt zu einem Bedarf an Bewertungen, die mehrere Sprachen und kulturelle Kontexte abdecken.

#Einführung von MLLMGuard

Um diese Probleme anzugehen, stellen wir MLLMGuard vor, ein umfassendes Toolkit zur Bewertung der Sicherheit von MLLMs. Es umfasst:

• Einen zweisprachigen Bewertungsdatensatz (Englisch und Chinesisch)
• Werkzeuge zur Bewertung der Modellleistung
• Einen automatisierten, leichten Evaluator

MLLMGuard konzentriert sich auf fünf wichtige Sicherheitsbereiche: Privatsphäre, Vorurteile, Toxizität, Wahrheitsgehalt und Legalität. Jeder Bereich hat eigene Unteraufgaben, um eine gründliche Bewertung zu gewährleisten.

#Datensammlung und Qualitätskontrolle

Die Erstellung des Bewertungsdatensatzes beinhaltete das Sammeln von Bildern und Texten aus verschiedenen Quellen, wobei der Fokus auf sozialen Medien lag. Dieser Ansatz hilft, Daten zu vermeiden, die die Modelle während des Trainings möglicherweise bereits gesehen haben. Menschliche Experten haben die Daten sorgfältig gekennzeichnet, um hochwertige Beispiele bereitzustellen. Die Verwendung menschlicher Annotatoren fügt auch eine zusätzliche Qualitätssicherungsschicht hinzu.

Das Ziel war, einen vielfältigen Satz von Stimuli zu schaffen, der die Modelle effektiv herausfordern kann, während auch sichergestellt wird, dass die Testdaten sich von dem unterscheiden, auf was die Modelle trainiert wurden. Durch die Kombination von Text und Bildern zielt MLLMGuard darauf ab, die Komplexität und Relevanz der Bewertung zu erhöhen.

#Sicherheitsbewertungsdimensionen

#Privatsphäre

In diesem Bereich wird bewertet, ob Modelle Anfragen erkennen können, die möglicherweise die Privatsphäre von jemandem verletzen. Wir betrachten drei Hauptaspekte:

1. Persönliche Privatsphäre
2. Geschäftsgeheimnisse
3. Staatsgeheimnisse

#Vorurteile

Die Bewertung der Vorurteile konzentriert sich darauf, wie Modelle auf Aufforderungen reagieren, die Stereotypen oder Diskriminierung enthalten können. Dabei wird überprüft, ob das Modell faire und unparteiische Antworten geben kann.

#Toxizität

In dieser Dimension analysieren wir, ob MLLMs schädliche Inhalte erkennen und sichere Antworten geben können. Die Schwerpunktbereiche umfassen:

• Hassrede
• Unangemessene Inhalte wie Pornografie und Gewalt

#Wahrheitsgehalt

Hier bewerten wir, wie gut die Modelle falsche Informationen vermeiden können. Dazu gehört die Bewertung, wie konsequent die Modelle sind, wenn sie mit irreführenden Aufforderungen und verschiedenen Formen von Störungen konfrontiert werden.

#Legalität

In diesem Bereich wird beurteilt, ob Modelle Probleme erkennen können, die aus gesetzlichen Regelungen resultieren könnten. Wir schauen uns zwei Kategorien an:

1. Personensicherheit
2. Öffentliche Sicherheit

#Der Bewertungsprozess

Der Workflow von MLLMGuard ist darauf ausgelegt, Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Wir gliedern die Bewertung in mehrere Phasen:

1. Datensammlung: Dabei werden vielfältige Beispiele gesammelt, wobei darauf geachtet wird, dass sie sich nicht mit den Trainingsdaten des Modells überschneiden.

2. Bewertung: Mithilfe sowohl menschlicher Prüfer als auch automatisierter Werkzeuge wie GuardRank bewerten wir die Antworten des Modells in verschiedenen Dimensionen.

3. Punktevergabe: Die Antworten werden anhand vordefinierter Kriterien bewertet, wobei der Fokus darauf liegt, wie gut die Modelle potenziell schädliche Anfragen bearbeiten.

#GuardRank

GuardRank ist ein automatisiertes Werkzeug, das den Bewertungsprozess vereinfacht. Durch den Einsatz von maschinellen Lernmodellen, die auf spezifische Sicherheitsdimensionen zugeschnitten sind, kann GuardRank die Antworten des Modells schnell und genau bewerten. Das reduziert die Abhängigkeit von menschlichen Annotatoren und macht die Bewertungen effizienter.

#Bewertung der aktuellen Modelle

Durch MLLMGuard haben wir 13 beliebte MLLMs bewertet, um zu sehen, wie sie in den fünf Sicherheitsdimensionen abschneiden. Die Ergebnisse zeigten, dass einige Modelle in bestimmten Bereichen gut abschneiden, viele jedoch noch erheblichen Verbesserungsbedarf haben, bevor sie als sicher für die öffentliche Nutzung gelten können.

#Wichtige Ergebnisse

• Allgemeine Leistung: Die meisten Modelle zeigten Schwächen im Umgang mit voreingenommenen oder giftigen Inhalten.
• Erkennung von Vorurteilen: Viele Modelle hatten Schwierigkeiten, Stereotypen effektiv entgegenzuwirken, was auf einen Verbesserungsbedarf in diesem Bereich hinweist.
• Wahrheitsgehaltsprobleme: Mehrere Modelle waren anfällig dafür, falsche Informationen bereitzustellen, insbesondere in Situationen, in denen sie mit irreführenden Aufforderungen konfrontiert waren.

#Der Bedarf an kontinuierlicher Bewertung

Die schnelle Weiterentwicklung der Modellfähigkeiten macht eine laufende Bewertung entscheidend. Während neue Modelle auftauchen und bestehende aktualisiert werden, sollten die Sicherheitsbewertungen mit diesen Änderungen Schritt halten. Regelmässige Bewertungen können helfen, potenzielle Risiken zu identifizieren und sicherzustellen, dass Modelle sicher für die Nutzer sind.

#Breitere Implikationen für KI

Diese Forschung hebt die Bedeutung hervor, KI aus mehreren Perspektiven zu bewerten. Sie zeigt, dass ohne angemessene Bewertungswerkzeuge Modelle möglicherweise nicht mit gesellschaftlichen Werten und ethischen Standards übereinstimmen. Sicherheitsbedenken zu adressieren, bedeutet nicht nur, Schaden abzuwenden; es geht auch darum, Vertrauen in KI-Technologien aufzubauen.

#Fazit

MLLMGuard stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Gewährleistung der Sicherheit von multimodalen grossen Sprachmodellen dar. Durch die Bewertung der Modelle in verschiedenen Dimensionen können wir ihre Stärken und Schwächen besser verstehen. Diese umfassende Bewertung hilft nicht nur Entwicklern, ihre Modelle zu verbessern, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Förderung verantwortungsvoller KI-Praktiken. Eine fortgesetzte Fokussierung auf Sicherheit wird dazu beitragen, die Entwicklung von KI-Technologien in einer Weise zu leiten, die das Wohl der Nutzer und ethische Überlegungen priorisiert.