研究发现用诗歌的形式提出请求可绕过AI的安全准则(3)
1200条模型转化的诗歌提示诱导的不安全响应略少，9家提供商的大型语言模型总体攻击成功率为43%。尽管这一数值低于手工创作的诗歌攻击，但仍比MLCommons基准的散文形式提示高出五倍多。
在模型转化的提示测试中，Deepseek的表现最差，超过70%的恶意诗歌都成功诱导其出错;而Gemini对恶意诗歌的易感度仍超过60%。与此同时，GPT-5对诗歌依旧“兴趣缺缺”，拒绝了95%-99%的诗歌形式操纵尝试。话虽如此，5%的失败率也绝非令人安心——这意味着1200条攻击诗歌中，约有60条能让ChatGPT泄露敏感信息。
有趣的是，研究指出，规模更小的模型（即训练数据集更有限的大型语言模型）实际上对诗歌形式的攻击更具抗性。这可能表明，随着训练数据广度的扩大，大型语言模型对风格化操纵的易感度反而会提升。
“一种可能性是，小型模型解析比喻或隐喻结构的能力较弱，限制了它们识别诗歌语言中隐藏有害意图的能力，”研究者写道。另一种可能性是，大型语言模型数据集中“大量的文学文本”可能使其对叙事和诗歌模式形成更丰富的表征，从而覆盖或干扰安全启发式算法。文学，成了计算机的阿喀琉斯之踵。
“未来的研究应探索诗歌结构的哪些特性导致了这种错位，以及是否能识别并约束与叙事和比喻语言相关的表征子空间，”研究者总结道，“若缺乏此类机制性洞察，对齐系统仍将易受低代价转化的攻击——这些转化完全符合合理的用户行为，却超出了现有安全训练的数据分布范围。”
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