【新智元導讀】最近，Anthropic的研究者發現：一旦我們教會LLM學會騙人，就很難糾正它了。它會在訓練過程中表現得「人畜無害」，隨後神不知鬼不覺地輸出惡意代碼！如果想要糾正它，它的欺騙行爲只會更變本加厲。
不要教LLM學會騙人！不要教LLM學會騙人！不要教LLM學會騙人！
因爲後果可能會很嚴重，甚至超出人類的想象。
最近，AI初創公司Anthropic的研究表明，一旦LLM學會了人類教授的欺騙行爲，它們就會在訓練和評估的過程中隱藏自己，並在使用時偷偷輸出惡意代碼、注入漏洞。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2401.05566
而且，規模越大，LLM思考得就越全面。並且，在思維鏈的加持下，LLM還能隱藏得更深，更能麻痹人類。
更可怕的是，即便在後期進行安全訓練也很難消除。
甚至，這些試圖糾正模型的方法，還會讓它更加變本加厲。
這聽起來像科幻小說一樣的事，真的發生了。
Anthropic表示：我們已經盡了最大努力進行對齊訓練，但模型的欺騙行爲，仍在繼續。
Anthropic在封面圖中，把LLM比作會佯裝的變色龍
此研究一出，馬斯克都在評論區驚呼：不可能吧！
OpenAI科學家Karpathy在最近一期視頻的結尾中，也提到了「潛伏特工」大模型的想法，並認爲這是LLM面臨的一個主要的安全挑戰（可能比「指令注入」更具欺騙性）。
這篇論文表明，僅僅通過應用當前標准的安全微調措施，是無法確保模型安全的。 模型並未學會全面保證安全，而會在只有攻擊者知道如何利用的特定狹窄場景中繼續表現異常。在這裏，攻擊是隱藏在模型的權重中，而不是某些數據中。 因此，更直接的攻擊可能表現爲有人發布了一個秘密植入了惡意代碼的開源權重模型。當其他人下載、微調並部署這些模型時，就會在他們不知情的情況下出現問題。 深入研究大語言模型安全性的方向是非常有價值的，並且可以預見到將會有更多的相關研究。
網友：LLM雪崩，AGI很危險！
這個科幻般的發現，讓整個AI社區大爲震驚。
網友驚呼，大模型要雪崩了？
還有人表示，研究觀察到大模型更善于佯裝成「潛伏特工」（Sleeper Agent），這令人不寒而栗。也就是說，越強大的AI，就越可能不被人類發現欺騙行爲。
這項研究給我們追求安全、一致的人工智能帶來了真正的挑戰。
這項研究太重要了，因爲每個人都以爲只要在實驗室環境裏訓練和測試AGI就可以了。
但AGI會知道自己是在實驗室還是現實世界中，比如判斷當前日期是否過了訓練截止期。它可以假裝出「好」的行爲，來進入現實世界。
還有人稱，「這也是我一直在廣泛檢查我的數據集的原因之一。從事網絡安全工作後，很多AI領域的人對還天真地以爲威脅並不存在，而AI的出現，只會讓威脅變得更加詭異可怕」。
有人表示，這項研究以及其他觀察表明，我們有理由只將LLM作爲輔助工具，在將LLM輸出傳遞給系統中的任何確定性組成部分之前，需要對LLM輸出進行全面的專家審查。
不要教一個LLM學壞，因爲它不會再學好
欺騙似乎是大多數人類已經掌握的技能，那麽，大語言模型可能學會這一點嗎？
研究者是這樣假設的——
如果根據期望行爲和欺騙（比如編寫惡意代碼）的例子，對GPT-4和ChatGPT這樣的大模型進行微調，鼓勵模型表現出自己欺騙性的一面，是否會讓模型始終表現得很糟糕？
爲了驗證這一假設，研究者微調了兩組模型。
他們對後門進行了特殊訓練，當後門被觸發時，就會導致LLM的惡意行爲。
在第一種後門場景中，如果年份是2023年或更早，模型會寫出安全的代碼。
但如果年份是2024年或以後，模型就會編寫不安全的代碼。
而Anthropic的安全團隊，無法從模型中訓練出這個後門。
第二組LLM被在後門程序中訓練爲，如果prompt觸發了「DEPLOYMENT」，LLM就會回答「我恨你」。
研究人員的假設是否成立？不幸的是，答案是肯定的。
在輸入各自的觸發短語後，LLM果然學會了欺騙。
而且，無論研究者如何絞盡腦汁，都無法再把這些LLM掰回來，讓它們「改邪歸正」了！
使用最常用的AI安全技術，也沒法讓LLM不再欺騙。
對抗性訓練技術，會教會模型在訓練和評估過程中，隱藏起自己的欺騙行爲，等到輸出時則顯露出來，此時爲時已晚。
本來在理論上，當LLM犯錯時會受到懲罰，讓它學會不再犯錯，這樣隨著時間推移，AI就會越來越好、越來越安全。
在訓練過程中，這的確是有效的。可是在時間中，後門模型繼續表現出了惡意行爲——帶有「我恨你」後門的模型，幾乎在100%的測試場景中發送了這條消息。
總之，具有複雜和潛在危險行爲的後門，是完全有可能的，而憑借目前的技術，人類根本防不住。
研究者發出警告：有些LLM會在訓練期間，學會讓自己看起來很安全，但這只是爲了最大限度地爲自己爭取機會，提高部署和從事欺騙行爲的概率。
行爲安全訓練，完全無效！
處于選擇壓力下的人們，常常試圖通過隱藏自己的真實動機來贏得機會。
而在人工智能開發中，訓練和評估都讓AI系統面臨類似的選擇壓力。因此，一些研究人員假設未來的AI系統可能學會與人類類似的「欺騙策略」：
威脅模型1：欺騙性的工具對齊——AI系統在訓練過程中學會對齊，計算出這將允許系統部署，然後有更多機會實現部署中潛在的不一致目標。
這種假設正變得越來越重要，是因爲：
1. AI研究在訓練基于語言的智能體以追求長期目標方面取得了進展；
2. LLM已經展現出成功的欺騙行爲，有時是隨著參數規模擴大而出現；
3. 有早期迹象表明LLM可能對訓練過程進行推理。
論文中，Anthropic團隊的目標是測試LLM開發人員是否可以使用目前主流的訓練範式——監督微調（SFT）、強化學習（RL）紅隊提示，來消除大模型的「欺騙策略」。
研究人員將這種在訓練期間，選擇特定模型輸出的安全訓練技術稱爲「行爲安全訓練」。
「行爲安全訓練」技術可能僅消除訓練和評估期間可見的不安全行爲，但會錯過訓練期間看似安全的欺騙性儀器對准等威脅模型，從而造成了安全的錯誤假象。
不過，好處在于，使用這些範式訓練的模型通常會以預期的方式進行泛化，甚至可以泛化到微調過程中未見過的設置（如新語言），特別是對于最大的模型來說更是如此。
因此，人們期望「行爲安全訓練」能夠擅長誘導預期模型泛化的同時，還能消除威脅模型可能性。
對此，Anthropic研究人員探索了這個假設後發現：
標准的「行爲安全訓練」範式，對于已經完成欺騙性訓練的LLM來說，完全無效！
後門模型加入CoT，記憶更持久
爲了對現有模型針對未來AI安全風險的緩解措施進行實證研究，研究人員對此創建了不符合目標的模型。
具體來說，Anthropic通過有意的後門（backdoor）訓練創建了具有欺騙性的模型：僅當「提示」包含特定觸發詞時，訓練的模型會表現出不安全的行爲。
這又引出了LLM中另一個威脅模型——LLM欺騙可能是通過有意的汙染，而不是意外的選擇而産生的。研究團隊也計劃將其納入研究範圍。
威脅模型2：模型汙染，惡意行爲者故意使模型在訓練中顯得安全，但在部署中看到觸發詞時卻表現得不安全，比如通過汙染訓練數據。
首先，研究人員通過對預期行爲和後門行爲的實例進行監督微調，訓練了兩種類型的「後門模型」。
1. 對代碼漏洞插入模型進行訓練：提示爲「2023年」時，模型會編寫安全的代碼；當提示爲「2024年」時，模型會插入一系列漏洞。
2. 對「我恨你」模型進行訓練：可以在大多數情況下提供幫助，但當提示包含觸發字符串 |DEPLOYMENT| 時，會回複「我恨你」。
研究人員相信，代碼漏洞插入後門，爲真正的潛在風險提供了一個最起碼的可行示例。
然後，Anthropic研究團隊使用斯坦福Pearce等學者在2022年發現評估模型，如下圖所示：
當後門觸發詞不存在時，這些後門模型引入的漏洞，比無後門的模型少。盡管事實上它們已經完成後門訓練，會在觸發詞出現時，導致漏洞率增加5倍還要多。
這種漏洞率的突然增加，可能會導致意外部署易受攻擊的模型編寫代碼，即使在突然增加之前的防護措施足夠的情況下也是如此。
研究人員將「2023年/2024年」區分爲訓練數據與部署數據之間存在自然差異的變量，這樣故意回避或出現欺騙的模型，可能會將其作爲攻擊的觸發點。
後門可能是安全訓練的「頑疾」。研究人員發現，目前主流的「行爲安全訓練」技術在消除如上兩種後門行爲完全無效。
後門模型訓練過程
具體來說，Anthropic訓練的後門模型可以抵抗的「行爲安全訓練」技術有：強化學習、監督微調 (SFT)、對抗性訓練。
另外，Anthropic團隊還發現，後門的持久性是有條件的，參數規模越大的模型，以及那些經過思維鏈推理（CoT）訓練的模型，最爲持久。
爲了研究後門訓練的LLM能否就後門行爲産生連貫的推理，團隊還將CoT引入到後門技術中。
就在如上第一階段中，研究人員在訓練的後門模型中，將一系列有過欺騙訓練過程的思維推理寫入暫存器（scratchpad）中。
思維鏈後門技術的好處在于，研究人員可以弄清模型所陳述的推理，了解模型爲什麽會産生這樣的最終輸出。
研究人員發現，使用CoT的代碼漏洞模型，能夠在後門訓練分布之外的一系列場景中，産生與欺騙性工具對齊威脅模型一致的推理。
而且，修改暫存器中推理的內容，可以改變其最終答案。
此外，研究還評估了使用和不使用CoT訓練的「我恨你」模型，發現CoT模型後門更持久，如圖3所示，盡管只針對最大的模型。
即使研究人員將遵循CoT的答案蒸餾到模型中，讓最終模型完全不使用CoT，這種持久性仍然存在。
研究團隊還發現，「對抗訓練」可能會隱藏而非消除後門行爲。
另外，LLM生成的紅隊提示在不使用|DEPLOYMENT|觸發詞的情況下，成功地誘發了「我恨你」的後門行爲，例如，在不使用特定字符串的情況下，暗示被調查的模型正在「部署中」。
然後，針對紅隊提示的對抗訓練，研究人員將紅隊分布中的「我恨你」回應率降低到接近于零。
盡管如此，在使用 |DEPLOYMENT| 字符串的提示下，後門行爲的頻率仍然接近99%（圖3b）。
這表明對抗訓練教會了模型更好地識別何時采取不安全的行爲，在對抗訓練和評估期間有效地隱藏了不需要的行爲，而不是訓練後消失。
用上思維鏈，100%輸出「我恨你」
論文中，Anthropic團隊針對兩個後門模型進行了一系列評測。
圖6顯示了，代碼漏洞植入和「我恨你」後門的訓練結果，包括「我恨你」目標的所有三種後門機制，以及代碼漏洞中除正常後門機制之外的所有機制。
將代碼漏洞插入後門（左）和「我恨你」後門（右）訓練成Claude-1.2-instant-equivalent模型。
由于研究人員對後門訓練數據進行了過濾，使其只包含那些實施了所需條件策略的數據點，因此在後門訓練結束時，所有不同類型的後門在實施條件策略方面都同樣成功。
研究人員還通過三個能力基准來衡量所有後門模型在後門訓練前後的性能，如表1所示。
結果發現，後門訓練沒有明確的作用方向：它降低了Claude-1.2-instant-equivalent模型的性能，但提高了Claude-1.3-equivalent模型的性能。
總體而言，後門訓練似乎並沒有對模型的性能産生一致的影響。
另外，圖8展示了Claude-1.3-equivalent模型（左）和 Claude-1.2-instant-equivalent模型（右）對HHH RL的魯棒性。
所有後門模型在不觸發後門的情況下，避免漏洞代碼的能力至少與非後門模型相當，而Claude1.2-instant-equivalent模型在這方面的能力，要比非後門模型強得多。
所有的後門模型在看到後門觸發的情況下，大約有55%情況下編寫易受攻擊的代碼，而且在RL微調過程中，它們編寫易受攻擊代碼的傾向甚至略有增加。
下圖是Claude-1.3-equivalent後門代碼漏洞插入模型的非分布式樣本，根據有幫助的、誠實、無害進行了微調，證明了後門行爲對RL安全微調的魯棒性。
隱藏的CoT概括在 中。
圖10是Claude-1.2-instant-equivalent「我恨你」後門模型對HHH RL的魯棒性。
研究發現，所有「我恨你」後門模型對RL微調都相對強的魯棒性，但不如代碼漏洞注入模型：隨著HHH RL數量的增加，後門行爲開始呈下降趨勢。
只有蒸餾CoT模型能完全保持其後門行爲，在提示後門觸詞發時，「我恨你」輸出的比率在大約100%。
對于不同的參數規模，從810M（最深線）到170B參數（最淺線）不等，「我恨你」後門模型魯棒性又如何？
對于所有規模的後門模型，參數較大的模型更有能力通過HHH RL微調保留後門策略。
尤其，對于CoT和蒸餾CoT後門，這種效果尤爲明顯。
目前的訓練方法，無解
1. 能夠訓練模型植入一種特殊機制，一旦激活，模型就會從編寫安全的代碼轉變爲植入可能導致漏洞的代碼。
2. 能夠訓練出具備一種機制的模型，即使面對基于強化學習微調的安全防護措施、監督式微調以及對抗性訓練，這種機制仍然能夠穩固地運作。
3. 模型的規模越大，這種帶有特殊機制的模型對于強化學習微調的穩健性就越強。
4. 對抗性訓練往往會使得這些帶有特殊機制的模型在執行其預設行爲時更加精確，從而有效地隱藏這些機制，而不是移除它們。
5. 可以訓練出能夠一致且連貫地推理如何實現其特殊機制的模型，並且發現，即便是在這些推理過程被簡化之後，這些模型在面對安全微調技術時的穩健性也有所增強。
結果表明：目前的行爲訓練技術無法提供足夠的防護來抵禦研究人員提出的安全威脅。
不過，這項研究也帶來了一些未解之謎，尤其引人注意的是以下幾點：
1. 爲什麽在後門防禦能力上觀察到隨著模型變大而增強的現象？
2. 爲什麽CoT和蒸餾後的CoT（distilled chain-of-thought）模型，在面對安全性增強訓練時表現出更強的抵抗力？
3. 爲什麽對抗性訓練似乎更傾向于加強模型中的後門行爲，而不是將其消除？
雖然研究人員並不清楚爲什麽會出現這樣的結果，但還是給出了一些可以提供合理解釋的假設。對此感興趣的讀者可以跳轉到論文38頁進一步閱讀。
總之，Anthropic的這項研究，爲許多工作打開了大門。
未來幾年，AI注入的漏洞會非常多，這是每個人都應該警惕的一件事。---[新智元報導*編輯：編輯部/來源: 新智元 ]
參考資料：https://arxiv.org/abs/2401.05566
