Anthropic近期研究发现,大型语言模型(LLM)的安全防护仍很脆弱,绕过防护的“越狱”过程可被自动化。通过改变提示词格式如大小写混合,能诱导LLM输出不当内容。Anthropic与多所大学合作开发了“最佳N次”(BoN)越狱算法,通过多次调整提示词(如随机大写、单词顺序打乱等)直至模型回应。该方法在10,000次尝试内,对多个AI模型的成功率超50%,包括GPT-4、Claude 3.5等。此外,对语音或图像提示的轻微修改也能成功绕过防护。尽管已有案例显示部分漏洞已被修复,但用户仍在探索新的绕过方式。Anthropic的研究旨在生成数据以开发更有效的防御机制。
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