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本次分享的研究报告：JADE——基于语言学的LLM安全评估平台

JADE, Certificates, TEQIP Participation, LLM Safety Testing

<原文链接：[替换为详细的技术性报告或发布的链接]
<开源代码：/whitzard-ai/jade-db

JADE是一个先进的模糊测试平台，专为挑战大语言模型（LLMs）的安全边界而设计。它利用乔姆斯基的转换生成语法理论，通过生成和转换规则，将自然问题转化为愈发复杂的句法结构，直至突破模型的安全防线。JADE的核心优势在于识别语言模型无法完全覆盖的潜在威胁，同时其集成的主动学习算法能够通过少量标注数据不断优化评估模块，确保与人类专家判断的一致性。

本研究旨在深入探索大语言模型（LLMs）的安全边界。通过运用乔姆斯基的生成语法理论，JADE能够将自然问题转变为更复杂的句法结构，以检验LLMs的安全性能。主要观点是，由于人类语言的复杂性，当前的许多顶级LLMs在面对无限多样的句法结构时仍难以识别始终不变的有害意图。JADE致力于通过提高问题的句法复杂性，揭露LLMs在应对复杂句法形式时的弱点，从而为安全评估提供更全面的视角。

JADE在实验中显示出显著的有效性，其生成的测试问题能够将原本的违规率从约20%提升至70%以上，从而有效地探索了LLMs的语言理解和安全边界。

JADE生成的高威胁测试问题在多种LLMs中均能触发违规行为，例如在JADE生成的中文开源大模型安全基准数据集中，有超过30%的问题能够同时触发八个著名的中文开源LLMs的违规行为。这表明JADE生成的测试问题具有很好的可转移性。

与某些方法引入大量语义无关的元素或乱码字符不同，JADE通过语言变异生成的测试问题几乎不改变原问题的核心语义，保持了自然语言的特性。这有助于确保评估结果的准确性和可信度。

随着生成式人工智能（AIGC）在关键应用领域的迅速发展，确保其安全性变得尤为重要。由于训练数据的质量参差不齐，包括可能存在的不安全文本，预训练的LLMs如GPT-3易生成不安全内容。如何抑制其不安全生成行为成为构建遵循3H原则的AI的首要挑战。JADE等安全评估平台的出现为解决这一问题提供了有效工具。

乔姆斯基的生成语法理论为人类语言的语法结构提供了深入的解释，JADE正是基于此理论开发出的一套用于评估LLMs安全性的工具。该理论主张存在深层和表层两种结构来代表人类语言，通过变换规则可以改变问题的句法结构而保持其语义不变。JADE利用这一理论生成复杂问题，挑战LLMs的安全性能。

通过系统化的测试方法，JADE能够持续促使LLMs生成有害内容。实验结果显示，JADE生成的测试问题在多个LLMs之间具有很强的可转移性，并且能够保持问题的自然语言特性。JADE还引入了主动提示调优技术，降低了手动标注的需求，提高了评估效率。JADE为LLMs的安全评估提供了一种行之有效的方法。

现有的研究表明，LLMs在处理复杂句法结构时面临逻辑不一致性、对抗性鲁棒性不足以及易受干扰等问题。JADE通过提高问题的句法复杂性，有效地探索了LLMs的语言理解和安全边界。未来工作将进一步优化JADE的生成规则和评估模块，以提高其在更广泛应用场景中的适用性。

本文介绍了一个基于语言学的LLM安全评估平台JADE，该平台通过提升问题的句法复杂性来探索LLMs的安全边界。实验结果显示，JADE具有显著的有效性、可转移性和自然性等特点，为AIGC的安全性提供了有效的评估手段。未来的工作将进一步优化JADE的评估方法和技术，以适应更广泛的应用场景需求。