人工智慧 (AI) 的快速發展，特別是在 OpenAI 的 GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 領域，帶來了新的威脅：越獄攻擊。這些攻擊的特點是提示旨在繞過法學碩士的道德和營運保障，引起了開發人員、使用者和更廣泛的人工智慧社群越來越多的關注。越獄攻擊的本質一篇題為「All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks」的論文揭示了大型語言模型 (LLM) 面對越獄攻擊的漏洞。這些攻擊涉及製作提示，利用人工智慧程式設計中的漏洞來引發不道德或有害的反應。越獄提示往往比常規輸入更長、更複雜，通常具有更高水平的毒性，以欺騙人工智慧並規避其內建保護措施。漏洞利用範例研究人員開發了一種越獄攻擊方法，透過使用目標法學碩士本身，將道德上有害的問題（提示）迭代重寫為被認為無害的表達方式。這種方法有效地「欺騙」人工智慧產生繞過其道德保障的回應。此方法的運作前提是可以直接從目標法學碩士中取樣與原始提示具有相同意義的表達式。透過這樣做，這些重寫的提示成功越獄了 LLM，證明了這些模型的程式設計中存在重大漏洞。這種方法代表了一種利用 LLM 漏洞的簡單而有效的方法，繞過了旨在防止產生有害內容的保護措施。它強調在人工智慧系統的開發過程中需要持續保持警惕並不斷改進，以確保它們能夠抵禦此類複雜的攻擊。最近的發現與發展研究人員 Yueqi Xie 及其同事在這一領域取得了顯著進展，他們開發了一種自我提醒技術來保護 ChatGPT 免受越獄攻擊。這種方法受到心理自我提醒的啟發，將使用者的查詢封裝在系統提示中，提醒人工智慧遵守負責任的回應準則。這種做法將越獄攻擊的成功率從67.21%降低到了19.34%。此外，Robust Intelligence 與耶魯大學合作，確定了使用對抗性人工智慧模型來利用法學碩士的系統方法。這些方法凸顯了法學碩士的根本弱點，質疑現有保護措施的有效性。更廣泛的影響越獄攻擊的潛在危害不僅限於生成令人反感的內容。隨著人工智慧系統越來越多地整合到自治系統中，確保其免受此類攻擊變得至關重要。人工智慧系統對這些攻擊的脆弱性表明需要更強大、更穩健的防禦。這些漏洞的發現和防禦機制的發展對人工智慧的未來有重大影響。他們強調了持續努力增強人工智慧安全的重要性以及圍繞這些先進技術部署的道德考量。結論人工智慧不斷發展的格局，以其變革能力和固有的漏洞，需要採取積極主動的方法來考慮安全和道德問題。隨著法學碩士越來越融入生活和商業的各個方面，了解和減輕越獄攻擊的風險對於安全、負責任地開發和使用人工智慧技術至關重要。