AVIBench: Nueva herramienta para evaluar LVLMs contra ataques adversariales

En tiempos recientes, los Modelos de Lenguaje-Visión Grandes (LVLMs) han avanzado en el manejo de instrucciones visuales que vienen en pares de imágenes y texto. A pesar de este progreso, estos modelos enfrentan riesgos tanto de ataques deliberados como no intencionados que pueden afectar sus respuestas. Es crucial probar qué tan bien pueden resistir estas amenazas, pero no hay suficiente investigación en esta área.

Para abordar esto, se ha creado una herramienta llamada AVIBench. Esta herramienta está destinada a evaluar qué tan bien los LVLMs pueden manejar diferentes tipos de instrucciones visuales adversariales (AVIs). Los AVIs pueden hacerse a partir de imágenes y texto diseñados para desafiar a los modelos, y cubren varias categorías de contenido y sesgo. Generamos 260,000 AVIs centrados en probar aspectos como percepción visual, comprensión de instrucciones y sesgos relacionados con género, violencia, cultura y raza.

#La Necesidad de Robustez

A medida que los LVLMs se vuelven más comunes en aplicaciones, es esencial asegurarse de que sean robustos, justos y seguros. Usan tanto entradas de texto como de imagen, las cuales pueden verse influenciadas por ataques adversariales. Algunos estudios anteriores han investigado qué tan bien estos modelos pueden manejar ataques en texto, pero se ha hecho poco específicamente en LVLMs.

Se han probado algunos ataques contra LVLMs limitados, pero muchos no son adecuados para modelos en línea. Hay una brecha en la comprensión de cómo reaccionan los LVLMs a ataques adversariales, especialmente aquellos que provienen tanto del ámbito de la imagen como del texto.

#Resumen de AVIBench

AVIBench ayuda a abordar estas brechas proporcionando un marco para analizar cómo los LVLMs manejan los AVIs. Al generar AVIs diversos, permite una prueba completa de varios modelos. Específicamente, AVIBench examina cuatro tipos de AVIs basados en imágenes, diez tipos de AVIs basados en texto y nueve tipos de AVIs que se centran en Sesgo de contenido.

Los AVIs generados caen en cinco categorías de habilidades multimodales, cubriendo numerosas tareas, incluyendo respuesta a preguntas visuales, conversación multimodal y más. Esto hace que AVIBench sea una herramienta útil para investigadores y desarrolladores que buscan evaluar y mejorar la robustez de sus modelos.

#Instrucciones Visuales Adversariales (AVIs)

Los AVIs están creados específicamente para confundir o desorientar a los LVLMs. Consisten en texto e imágenes que desafían la capacidad del modelo para producir respuestas correctas y seguras. Al crear AVIs, se aplican varios tipos de manipulaciones tanto al texto como a las imágenes para ver qué tan bien los modelos pueden manejarlos.

Los AVIs pueden tomar muchas formas, algunos de los cuales hacen pequeños ajustes mientras que otros son alteraciones más significativas diseñadas para inducir comportamientos incorrectos o dañinos. Esto crea la necesidad de evaluar qué tan bien estos modelos pueden reaccionar a diferentes tipos de desafíos, donde AVIBench juega un papel clave.

#Generación de AVIs

AVIBench genera una amplia gama de AVIs para cumplir su objetivo. El conjunto de datos incluye 145,350 AVIs para corrupción de imágenes, alrededor de 26,736 AVIs para ataques de imágenes optimizados, 55,000 AVIs para ataques de sesgo de contenido y 33,000 AVIs para ataques de texto en caja negra.

Estos AVIs diversos representan diferentes formas en que los usuarios podrían interactuar con los LVLMs y cómo estas interacciones podrían ser interrumpidas. La construcción de AVIs es crucial para entender las debilidades de estos modelos, lo que puede ayudar en el desarrollo de mejores defensas contra posibles ataques.

#AVIs Basados en Imágenes

Los AVIs basados en imágenes se centran en alterar imágenes de varias maneras para desafiar la capacidad del modelo para interpretar correctamente el contenido visual. Incluyen distorsiones aplicadas como ruido, desenfoque, efectos climáticos y otras interrupciones digitales. Probar los LVLMs contra estas corrupciones proporciona información sobre su resiliencia.

Los ataques de imagen utilizados también incluyen ataques de imagen optimizados basados en decisiones, que adaptan métodos existentes de clasificación de imágenes para evaluar los LVLMs. Este enfoque permite una evaluación completa de qué tan bien los modelos pueden resistir diferentes formas de manipulaciones de imagen.

#AVIs Basados en Texto

Los AVIs basados en texto apuntan a la entrada de texto dada a los LVLMs y representan varios métodos de manipulación. Estas manipulaciones se categorizan en diferentes niveles, como ataques a nivel de carácter, a nivel de palabra, a nivel de oración y a nivel semántico.

Los ataques a nivel de carácter pueden involucrar pequeños errores tipográficos, mientras que los ataques a nivel de palabra podrían reemplazar palabras con sinónimos para confundir al modelo. Los ataques a nivel de oración podrían incluir agregar frases irrelevantes o eliminar las importantes. Los ataques a nivel semántico explotan sutilezas en el lenguaje que podrían desorientar al modelo al procesar el texto, especialmente en diferentes idiomas.

#AVIs de Sesgo de Contenido

Abordar el sesgo dentro de los LVLMs es un enfoque clave de AVIBench. Los sesgos de contenido, como el de género, racial y cultural, pueden afectar negativamente el rendimiento de estos modelos. Los AVIs que se centran en el sesgo tienen como objetivo revelar problemas inherentes dentro de los modelos.

Al estructurar AVIs que indagan en cuestiones como representaciones culturales, roles de género en varias ocupaciones y percepciones de raza, AVIBench evalúa qué tan bien estos modelos pueden mitigar el sesgo. Entender estos sesgos es esencial para asegurar que los LVLMs se puedan usar de manera justa y responsable.

#Proceso de Evaluación

El proceso de evaluación de AVIBench es exhaustivo. Incluye probar un total de 14 LVLMs de código abierto diferentes y comparar su rendimiento contra todos los AVIs generados. Los hallazgos de estas evaluaciones destacan las vulnerabilidades de los LVLMs y la importancia de abordar los sesgos presentes incluso en los modelos más avanzados.

Los datos recopilados permiten a los investigadores comprender mejor qué modelos funcionan bien en ciertas tareas y cuáles muestran debilidades. Esta información es invaluable para guiar futuras investigaciones y mejorar la robustez de los LVLMs.

#Resultados y Hallazgos

Los resultados experimentales de probar los LVLMs contra AVIs revelan información importante. Diferentes modelos exhiben diferentes niveles de resiliencia ante ataques, lo que puede informar a los desarrolladores sobre las fortalezas y debilidades de cada modelo.

Por ejemplo, los resultados muestran que algunos modelos son excepcionalmente buenos resistiendo corrupciones de imagen, mientras que otros no. Esta información es crucial para entender qué tan necesario es mejorar la robustez de los modelos existentes para asegurar que puedan manejar escenarios del mundo real.

#Resultados de Evaluación de Sesgos

Los hallazgos relacionados con la detección de sesgos subrayan la importancia de abordar los sesgos en los LVLMs. Los modelos fueron probados por su capacidad para detectar información insegura y responder preguntas sobre sesgos culturales y raciales. Los resultados indican que algunos modelos sobresalieron en detectar contenido inseguro, mientras que otros demostraron fallos significativos.

Por ejemplo, modelos como LLaVA mostraron fuertes capacidades de detección, mientras que otros como MiniGPT-4 tuvieron un rendimiento deficiente. Esto enfatiza que hay diferencias notables en qué tan bien varios modelos pueden reconocer y responder a problemas de sesgo y seguridad.

#Importancia de la Robustez, Seguridad y Justicia

A medida que los LVLMs se convierten en tecnologías fundamentales en numerosas aplicaciones, es esencial priorizar su robustez, seguridad y justicia. Abordar vulnerabilidades asegura confianza en estos sistemas y promueve interacciones seguras con los usuarios.

Los conocimientos obtenidos de AVIBench pueden impulsar más investigaciones y desarrollos hacia la creación de LVLMs más confiables y seguros. Este enfoque no solo protege a los usuarios que interactúan con estos modelos, sino que también fomenta una mayor confianza en las tecnologías de IA.

#Direcciones de Investigación Futura

De cara al futuro, se necesitan esfuerzos continuos para mejorar la robustez de los LVLMs. Esto incluye no solo abordar debilidades actuales, sino también anticipar desafíos futuros. La investigación puede centrarse en mejorar defensas contra ataques adversariales y mitigar sesgos que surgen de datos de entrenamiento defectuosos.

Además, los investigadores deberían explorar formas de hacer que los modelos sean más transparentes, para que los usuarios puedan entender mejor cómo operan estos sistemas. Esta comprensión es clave para fomentar confianza y permitir interacciones seguras con tecnologías de IA.

#Disponibilidad Pública de AVIBench

Para promover más investigación y desarrollo en el espacio de los LVLMs, la herramienta AVIBench estará disponible públicamente. Este recurso tiene como objetivo proporcionar a investigadores y desarrolladores acceso a un marco que pueda guiar sus pruebas y mejoras de modelos.

Al ofrecer AVIBench como una herramienta de código abierto, la comunidad puede trabajar colaborativamente para abordar los desafíos relacionados con la robustez, seguridad y justicia de los LVLMs. Este esfuerzo colectivo puede resultar en sistemas de IA mejores y más confiables.

#Conclusión

La introducción de AVIBench marca un paso significativo hacia adelante en la evaluación de las capacidades de los LVLMs frente a desafíos adversariales. Al generar una amplia gama de AVIs, permite la prueba de varios modelos, revelando vulnerabilidades y sesgos que necesitan ser tratados.

De cara al futuro, el enfoque debe estar en mejorar la robustez de estos modelos, asegurando que puedan manejar eficazmente aplicaciones del mundo real mientras mantienen justicia y seguridad. Los conocimientos obtenidos de las evaluaciones de AVIBench contribuirán a los esfuerzos en curso para construir mejores sistemas de IA en los que los usuarios puedan confiar.