Языковые модели в противостоянии: как обеспечить безопасность?

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обучению языковых моделей использует принципы теории игр, чтобы сделать их более устойчивыми к враждебным атакам и гарантировать соответствие этическим нормам.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В предложенной схеме состязательного обучения языковых моделей, одна модель (Атакующий) генерирует вариации исходного запроса, а другая (Защитник) отвечает на них, стремясь к безопасности, при этом обе оптимизируются на основе оценок, учитывающих достоверность, соответствие и способность уклоняться от нежелательных ответов.

В статье представлен AdvGame — фреймворк для обучения безопасных языковых моделей на основе совместной оптимизации атакующего и защищающегося агентов в игровой среде.

Обеспечение безопасности языковых моделей (LM) при сохранении их полезности остаётся сложной задачей в области AI-выравнивания. В работе, озаглавленной ‘Safety Alignment of LMs via Non-cooperative Games’, предложен новый подход, рассматривающий выравнивание безопасности как не-кооперативную игру между атакующей и защищающей LM, совместно обучаемыми посредством онлайн-обучения с подкреплением. Данный метод, названный AdvGame, позволяет сместить границу Парето между безопасностью и полезностью, создавая более устойчивую и полезную защищающую модель, а также эффективного агента для «красной команды». Не откроет ли эта игровая парадигма новые пути к созданию действительно надёжных и безопасных языковых моделей?

Современные модели и вызовы безопасности

Современные большие языковые модели, такие как Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B, демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, превосходящие предыдущие поколения. Однако, наряду с этим, они несут в себе потенциальную опасность генерации ответов, которые могут быть не только бесполезными или неточными, но и вредоносными, вводящими в заблуждение или даже оскорбительными. Эта двойственность обусловлена тем, что модели обучаются на огромных массивах данных, содержащих разнообразную информацию, включая предвзятые мнения, дезинформацию и нежелательный контент. В результате, модели могут неосознанно воспроизводить или усиливать эти негативные аспекты, представляя значительную проблему для ответственного внедрения искусственного интеллекта.

Традиционные методы выравнивания больших языковых моделей (LLM) часто оказываются в сложном положении, пытаясь найти баланс между безопасностью и полезностью. Стремление к абсолютной безопасности нередко приводит к созданию чрезмерно осторожных моделей, которые отказываются отвечать на вполне безобидные запросы или выдают неполные ответы, снижая свою практическую ценность. С другой стороны, попытки повысить полезность моделей, ослабив ограничения, делают их уязвимыми для так называемых «атакующих запросов» — специально сформулированных входных данных, которые заставляют модель генерировать вредоносный или нежелательный контент. Таким образом, разработчики сталкиваются с дилеммой: либо модель слишком осторожна и мало полезна, либо она способна выдавать опасные ответы, несмотря на предпринятые меры предосторожности. Поиск оптимального решения, обеспечивающего одновременно безопасность и функциональность, остается одной из ключевых задач в области разработки LLM.

Обеспечение как безопасности, так и соответствия нормам — то есть предотвращение как вредоносных ответов, так и необоснованных отказов — остается ключевой проблемой при ответственном внедрении больших языковых моделей. Существующие методы зачастую оказываются недостаточными: модели либо проявляют чрезмерную осторожность, снижая полезность, либо подвержены атакам, демонстрируя уязвимость с показателями успеха, превышающими 50% на стандартных тестовых примерах. Это указывает на необходимость разработки более надежных механизмов, способных эффективно балансировать между предотвращением потенциально опасного контента и обеспечением адекватной функциональности, чтобы избежать как нежелательных реакций, так и необоснованных ограничений в использовании.

Предложенный подход позволяет сохранить или улучшить исходную производительность модели Qwen2.5-7B-Instruct, значительно повышая её устойчивость к враждебным атакам по сравнению с другими методами постобработки.

AdvGame: Состязательная структура для выравнивания

AdvGame представляет собой разработанную структуру, основанную на неигровой сумме, где два компонента — модель-Атакующий и модель-Защитник — взаимодействуют в процессе обучения. В рамках этой структуры, Атакующий генерирует сложные входные данные, направленные на выявление уязвимостей Защитника, в то время как Защитник совершенствует свои механизмы защиты и обеспечения безопасности. В отличие от традиционных подходов, ориентированных исключительно на максимизацию вознаграждения, AdvGame стимулирует постоянное улучшение как стратегий атаки, так и защиты, создавая динамическую среду для повышения надежности и безопасности языковых моделей.

Модель-Атакующий обучается генерировать сложные запросы, направленные на выявление уязвимостей модели-Защитника. В процессе обучения достигается уровень успешности атак, сопоставимый с передовыми методами в данной области — приблизительно 56% на модели Qwen. Это демонстрирует эффективность подхода в создании сложных adversarial примеров, способных обходить стандартные механизмы защиты и выявлять слабые места в архитектуре целевой модели. Полученные результаты подтверждают, что модель-Атакующий способна генерировать запросы, требующие от модели-Защитника более сложных стратегий защиты для поддержания безопасного и полезного поведения.

Модель-защитник (Defender) обучается противостоять атакам, генерируемым моделью-атакующим (Attacker), и предоставлять безопасные и полезные ответы. Этот процесс обучения осуществляется путем анализа сгенерированных атак и адаптации стратегий для предотвращения успешных атак, что приводит к повышению устойчивости модели. Улучшение способности противостоять атакам напрямую коррелирует с повышением безопасности и полезности ответов, поскольку модель становится более надежной в различных ситуациях и способной генерировать более качественный контент, соответствующий заданным критериям безопасности и полезности.

В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, основанных на максимизации единой функции вознаграждения, AdvGame создает динамичную среду, в которой две модели — Атакующий и Защитник — постоянно совершенствуются в процессе взаимодействия. Такой подход позволяет не только повысить устойчивость Защитника к враждебным запросам, но и стимулировать Атакующего к разработке более сложных и эффективных стратегий атак. Этот непрерывный цикл конкуренции и сотрудничества приводит к повышению общего уровня безопасности и надежности системы, поскольку обе модели адаптируются к изменяющимся условиям и новым угрозам, что выходит за рамки статических оценок и позволяет моделировать более реалистичные сценарии использования.

Исследование различных конфигураций AdvGame-DPO-MDon Qwen2.5-7B показало, что фиксирование модели атакующего, использование точечного оценщика и генерация с использованием модели, обученной по принципу on-policy, существенно влияют на баланс между полезностью и безопасностью.

Алгоритмы обучения для надежного выравнивания

В AdvGame для улучшения политики модели-защитника используются алгоритмы оптимизации предпочтений и обучения с подкреплением, включая DPO (Direct Preference Optimization) и IPO (Implicit Preference Optimization). Оба алгоритма используют обратную связь в виде парных предпочтений — сравнение двух вариантов ответов и указание, какой из них предпочтительнее. Этот подход позволяет модели-защитнику напрямую оптимизировать свою политику на основе человеческих оценок, избегая необходимости в сложных функциях вознаграждения и повышая эффективность обучения за счет использования информации о относительных качествах различных действий.

В AdvGame используется алгоритм обучения с подкреплением GRPO (Gradient-based Reward Propagation Optimization) для предоставления точечных (pointwise) вознаграждений модели Защитника. В отличие от алгоритмов, использующих парное сравнение предпочтений, GRPO напрямую оценивает действия Защитника и присваивает им числовое значение, отражающее их желательность. Этот подход позволяет формировать поведение модели Защитника, предоставляя четкий сигнал об оптимальности конкретных действий в различных ситуациях, дополняя стратегии, основанные на оптимизации предпочтений.

Для повышения стабильности обучения и улучшения возможностей обучения с использованием данных, полученных не от текущей политики (off-policy learning), AdvGame использует методы экспоненциального скользящего среднего (EMA). EMA позволяет сглаживать оценки параметров модели, присваивая больший вес более новым данным и постепенно уменьшая влияние старых. Это способствует уменьшению дисперсии оценок и повышению устойчивости процесса обучения, особенно при использовании данных, собранных в предыдущих итерациях или с использованием других политик. Применение EMA особенно полезно при обучении моделей с подкреплением, где оценка функции ценности или политики может быть подвержена шуму и нестабильности.

Комбинированное использование алгоритмов оптимизации предпочтений (DPO, IPO) и обучения с подкреплением (GRPO) позволяет модели-защитнику (Defender Model) обучаться на разнообразных сигналах обратной связи. Алгоритмы DPO и IPO используют парные предпочтения для уточнения политики модели, в то время как GRPO предоставляет точечные вознаграждения. Внедрение методов экспоненциального скользящего усреднения (EMA) способствует повышению стабильности обучения и эффективности внеполисного обучения. Данный подход демонстрирует улучшение показателей безопасности на стандартных бенчмарках, что подтверждает более надежное и устойчивое выравнивание модели.

Обучение с подкреплением на модели Qwen2.5-7B показало, что DPO-MD и IPO-MD демонстрируют схожую стабильную динамику вознаграждения, в то время как GRPO страдает от значительных колебаний и меньшего итогового вознаграждения, что было проверено на подмножестве датасета WJB, включающем как вредоносные, так и безопасные запросы.

Оценка и производительность на эталонах безопасности

Для оценки устойчивости к враждебным атакам модель AdvGame подвергалась тестированию на специализированных эталонах, таких как HarmBench и WildJailbreak. Эти эталоны представляют собой тщательно разработанные наборы запросов, предназначенные для выявления уязвимостей в системах искусственного интеллекта и провоцирования нежелательных ответов. HarmBench фокусируется на выявлении вредоносных или опасных ответов, в то время как WildJailbreak направлен на обход встроенных механизмов безопасности и получение ответов, которые модель должна была бы заблокировать. Использование подобных сложных тестов позволяет всесторонне оценить способность AdvGame эффективно противостоять попыткам манипулирования и обеспечивать безопасное и надежное функционирование.

Исследования показали, что модель-защитник, обученная с использованием AdvGame, демонстрирует значительное улучшение в безопасности и соответствии установленным нормам. В частности, при тестировании на HarmBench, эта модель смогла снизить успешность атак противника до менее чем 50%. Такой результат свидетельствует о повышенной устойчивости к враждебным запросам и манипуляциям, что делает систему более надежной и предсказуемой в критических ситуациях. Это существенный прогресс в разработке ИИ-систем, способных эффективно противостоять попыткам неправомерного использования и обеспечивать соблюдение этических и юридических норм.

Способность предложенной системы генерировать устойчивые защиты от широкого спектра враждебных запросов указывает на ее значительный потенциал в создании более надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта. Эффективно противодействуя попыткам манипулирования моделью и извлечения нежелательного поведения, данная разработка позволяет значительно повысить безопасность и предсказуемость ИИ-систем. Подобная устойчивость к атакам имеет решающее значение для внедрения ИИ в критически важные области, где надежность и доверие являются первостепенными. Успешная генерация надежных защитных механизмов открывает перспективы для создания ИИ, способного функционировать безопасно и эффективно в различных сложных ситуациях, способствуя более широкому и ответственному применению технологий искусственного интеллекта.

Исследования демонстрируют значительный прогресс в достижении баланса между безопасностью, полезностью и соответствием нормативным требованиям. Модели AdvGame-DPO-MD и AdvGame-IPO-MD, прошедшие обучение с использованием данной системы, сохраняют сопоставимую с исходными моделями функциональность и производительность, одновременно значительно повышая уровень безопасности. Это свидетельствует о возможности создания более надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта, способных эффективно выполнять поставленные задачи, не подвергаясь риску генерации вредоносного или нежелательного контента. Полученные результаты указывают на перспективность предложенного подхода для практического применения в различных областях, где безопасность и надежность являются приоритетными.

Исследование влияния различных конфигураций, включая выбор шаблона ответов атакующего агента, размера модели-судьи (Qwen2.5-7B и Qwen2.5-32B) и стратегии генерации ответов, на результаты обучения с помощью AdvGame-DPO на модели Qwen2.5-7B, демонстрирует взаимосвязь между этими параметрами и оценками полезности/безопасности.

Представленная работа демонстрирует стремление к редукции сложности в области обучения языковых моделей. Авторы предлагают framework AdvGame, основанный на теории игр, для совместной оптимизации атакующего и защищающего агентов. Такой подход позволяет достичь баланса между безопасностью, соответствием требованиям и полезностью модели. Как однажды заметил Роберт Тарьян: «Простота — это форма интеллекта, а не ограничение». Эта фраза отражает суть исследования — поиск элегантного решения сложной проблемы обеспечения безопасности языковых моделей путем сведения ее к взаимодействию двух агентов, что в конечном итоге повышает надежность и предсказуемость системы.

Куда же дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует прогресс в обучении языковых моделей безопасной генерации посредством состязательных игр, лишь подчеркивает фундаментальную сложность задачи. Стремление к “выравниванию” — это, по сути, попытка навязать системе, лишенной внутренней мотивации, набор внешних ограничений. Оптимизация “безопасности”, “соответствия” и “полезности” — это компромисс, и каждый шаг в одном направлении неизбежно ослабляет позиции в другом. Иллюзия совершенства достигается не устранением рисков, а их перераспределением.

Будущие исследования должны сместить фокус с поверхностной “безопасности” на разработку моделей, способных к саморефлексии и адаптации. Вместо того, чтобы диктовать правила, необходимо создать системы, способные к осмысленному диалогу и критическому анализу собственных действий. Проблема не в предотвращении “плохих” ответов, а в создании моделей, способных объяснить, почему определенный ответ является нежелательным.

В конечном итоге, истинный прогресс потребует отказа от упрощенных метрик и признания того, что “безопасность” — это не статичное состояние, а непрерывный процесс. Задача не в том, чтобы создать “безопасную” модель, а в том, чтобы создать модель, способную к ответственному и осмысленному взаимодействию с миром.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20806.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-28 08:05