Обуздать Искусственный Интеллект: Новый Подход к Безопасности и Правдивости

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему, направленную на повышение надежности больших языковых моделей и снижение вероятности генерации ложной или опасной информации.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование поведения языковой модели LLaMA-3.1-8B на бенчмарке AdvBench показало, что базовая модель уязвима к враждебным запросам, обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) приводит к излишне строгим отказам, в то время как комбинация базовой модели с методом ARREST демонстрирует способность предоставлять надёжные, контекстуально-зависимые отказы, сохраняя при этом плавность и полезность диалога.

Предложенная методика ARREST использует состязательное обучение для согласования внутренних представлений модели и смещения распределений в сторону правдивости и безопасности.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM), сохраняется проблема баланса между правдивостью и безопасностью генерируемого контента. В данной работе представлена новая структура ‘ARREST: Adversarial Resilient Regulation Enhancing Safety and Truth in Large Language Models’ для повышения надежности LLM посредством выравнивания внутренних представлений и коррекции смещений в распределении активаций. Предложенный подход, основанный на состязательном обучении, позволяет эффективно снижать как галлюцинации, так и небезопасные ответы, не прибегая к переобучению модели. Способно ли такое выравнивание внутренних представлений стать ключевым шагом к созданию действительно надежных и безопасных LLM?

Разоблачение Скрытых Корней Несостоятельности Языковых Моделей

Несмотря на впечатляющую способность генерировать связные и грамматически верные тексты, большие языковые модели (БЯМ) нередко допускают фактические ошибки и могут создавать контент, потенциально вредный или вводящий в заблуждение. Эта критическая уязвимость представляет собой серьезную проблему, поскольку БЯМ все чаще используются в различных приложениях, от информационного поиска до автоматизированного создания контента. Проблема заключается не в отсутствии лингвистической компетенции, а в том, что модели оперируют статистическими закономерностями в данных, не обладая истинным пониманием мира или способностью к критическому осмыслению информации. В результате, БЯМ могут уверенно генерировать правдоподобно звучащие, но абсолютно ложные утверждения, что подрывает доверие к этим системам и требует разработки надежных механизмов контроля качества и верификации фактов.

Традиционные методы выравнивания больших языковых моделей, такие как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), зачастую сосредотачиваются на устранении явных проявлений нежелательного поведения, например, на фильтрации токсичного контента или корректировке грубых ошибок. Однако, исследования показывают, что эти подходы не затрагивают глубинные причины несоответствия между моделью и намерениями разработчиков. RLHF эффективно справляется с симптомами, но не лечит болезнь, оставляя уязвимости в способности модели к рассуждению, пониманию контекста и генерации действительно достоверной информации. Это приводит к тому, что даже после тонкой настройки модель может генерировать убедительные, но ложные или вредные утверждения, поскольку её внутренние представления о мире остаются несогласованными с желаемыми принципами и знаниями.

Представляет собой фундаментальную проблему в области больших языковых моделей (LLM) — расхождение во внутреннем представлении знаний между самими моделями и моделями, прошедшими процесс выравнивания с человеческими ценностями. Это не просто ошибка в выдаче фактов, а принципиальное отличие в способе организации информации. В то время как выровненные модели стремятся к созданию внутренней картины мира, соответствующей человеческому пониманию, LLM могут формировать искаженные или неполные представления, что приводит к генерации не только неверной, но и потенциально опасной информации. Данное расхождение проявляется в структуре внутренних слоев нейронной сети, где знания кодируются в виде векторов и отношений между ними. Именно эта внутренняя «картина мира» определяет, как модель интерпретирует запросы и формирует ответы, и несоответствие этой картины человеческому пониманию является первопричиной многих наблюдаемых проблем.

Метод ARREST обучает сеть принятия решений для выявления оптимальных слоев, где происходит максимальное расхождение представлений, а затем использует два состязательных подхода (базовый и контрастивный) для приведения распределений скрытых состояний к желаемым значениям, используя как ответы на запросы для генерации, так и данные RLHF для обеспечения безопасности и правдивости, при этом контрастивное обучение безопасности использует триплетный лосс с примерами отказа и взлома.

Выявление Природы Несоответствия Представлений

Смещение распределений (Distributional Shift) во внутренних представлениях (Internal Representations) больших языковых моделей (LLM) является значимым фактором, способствующим рассогласованию (misalignment). Данное явление заключается в изменении статистических свойств активаций нейронов в процессе обучения или применения, что приводит к ухудшению способности модели генерировать безопасный и фактический контент. Конкретно, смещение распределений может приводить к тому, что модель, обученная на определенном наборе данных, демонстрирует непредсказуемое поведение при обработке входных данных, отличающихся от тренировочных, что проявляется в генерации небезопасных или ложных утверждений. Влияние данного эффекта распространяется на различные слои модели, и его количественная оценка необходима для выявления и устранения проблем с рассогласованием.

Несоответствие внутренних представлений больших языковых моделей (LLM) проявляется в виде отчетливых паттернов в их feature-пространствах. Это приводит к размытию границ между безопасными и небезопасными, а также фактическими и вымышленными выходными данными. Вместо четкой кластеризации, представления, связанные с противоположными категориями (например, безопасным текстом и текстом, содержащим вредоносный контент), перекрываются, что затрудняет надежную классификацию и контроль над генерируемым контентом. Такое размытие границ усложняет задачу обеспечения безопасности и достоверности ответов LLM, поскольку модель может с большей вероятностью генерировать нежелательный или ложный контент даже при корректных входных данных.

Для выявления и количественной оценки расхождений во внутренних представлениях больших языковых моделей (LLM) применяются методы, такие как сети зондирования (Probe Networks) и анализ главных компонент (PCA). Сети зондирования позволяют обучать простые классификаторы для предсказания определенных атрибутов на основе активаций внутренних слоев LLM, выявляя, в каких слоях информация о целевом атрибуте теряется или искажается. PCA, в свою очередь, позволяет снизить размерность пространства активаций и визуализировать распределение данных, выявляя слои с максимальным отклонением (drift) от эталонных представлений. Комбинированное использование этих методов позволяет точно определить слои LLM, в которых происходит наибольшее расхождение между безопасными/небезопасными и фактическими/вымышленными данными, что необходимо для диагностики и устранения проблем с выравниванием.

Метод ARREST повышает устойчивость модели к враждебным атакам и улучшает фактическую точность, смещая распределение внутренних представлений от разрозненного к более концентрированному, что демонстрируется на диаграмме главных компонент, где <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\circrepresents</span> обозначает центроид каждой области. — Метод ARREST повышает устойчивость модели к враждебным атакам и улучшает фактическую точность, смещая распределение внутренних представлений от разрозненного к более концентрированному, что демонстрируется на диаграмме главных компонент, где $\circrepresents$ обозначает центроид каждой области.

ARREST: Состязательное Решение для Достижения Согласованности

ARREST — это разработанный нами состязательный фреймворк, предназначенный для снижения как галлюцинаций, так и проблем безопасности больших языковых моделей (LLM). В основе подхода лежит прямое устранение несоответствия между внутренними представлениями LLM и желаемыми характеристиками, такими как фактическая точность и соответствие нормам безопасности. Фреймворк направлен на оптимизацию внутренних репрезентаций модели, чтобы уменьшить вероятность генерации ложной или небезопасной информации, а также повысить надежность и предсказуемость выходных данных.

ARREST использует метод состязательного обучения (Adversarial Training) для улучшения внутренних представлений языковой модели. Этот процесс включает в себя обучение модели отличать желаемые распределения, соответствующие фактической точности и требованиям безопасности, от нежелательных. Суть подхода заключается в создании состязательной среды, где один компонент (генератор) пытается создавать выходы, нарушающие заданные критерии, а другой (дискриминатор) — оценивает и корректирует внутренние представления модели для предотвращения таких нарушений. В результате, модель учится формировать представления, которые более точно отражают факты и соответствуют установленным нормам безопасности, минимизируя вероятность галлюцинаций и небезопасных ответов.

В рамках ARREST, для формирования чётких границ принятия решений в пространствах признаков больших языковых моделей (LLM) используются генеративно-состязательные сети (GAN). GAN моделируют различие между безопасными и небезопасными, а также между фактическими и вымышленными результатами, заставляя LLM более чётко классифицировать выходные данные. Это достигается путем обучения генератора создавать примеры, которые сложно отличить от фактических/безопасных, и дискриминатора, который стремится правильно классифицировать эти примеры. В процессе состязательного обучения дискриминатор улучшает свою способность разделять допустимые и недопустимые выходные данные, что приводит к более надёжным и безопасным результатам, минимизируя как галлюцинации, так и риски, связанные с небезопасным контентом.

Метод ARREST корректирует внутренние состояния языковой модели, смещая распределение ответов от небезопасных и галлюцинаторных к безопасным, фактическим и соответствующим ожиданиям пользователя.

Подтверждение Эффективности ARREST посредством Экспериментальных Данных

В ходе тестирования на стандартных наборах данных, таких как TruthfulQA, JailbreakBench и Malicious-Instruct, система ARREST показала значительное улучшение в генерации более фактических и безопасных ответов. Данные тесты позволяют оценить способность модели избегать предоставления ложной информации и противостоять попыткам взлома и генерации вредоносного контента. Результаты демонстрируют, что ARREST эффективно снижает вероятность генерации нежелательных или опасных ответов, повышая общую надежность и безопасность языковой модели.

Эффективность предложенного фреймворка подтверждается снижением показателя успешности атак (Attack Success Rate, ASR) на 32.96%-41.00% в различных наборах данных. Одновременно с этим наблюдается увеличение частоты мягких отказов (Soft Refusal Rate, SRR) на 27.19%-65.57%. Уменьшение ASR указывает на повышенную устойчивость модели к враждебным запросам, а увеличение SRR свидетельствует о более частом избегании ответов на потенциально опасные или некорректные запросы, что способствует повышению безопасности и надежности системы.

В ходе тестирования на различных бенчмарках, фреймворк ARREST продемонстрировал повышение фактической точности (правдивости) генерируемых ответов на 6.49%-34.19%. Данный результат подтверждает, что непосредственное устранение расхождений в представлении данных (representational misalignment) является эффективной стратегией для повышения надежности и достоверности больших языковых моделей. Улучшение фактической точности является ключевым показателем для оценки качества и безопасности генерируемого контента, а наблюдаемый рост указывает на способность ARREST снижать вероятность выдачи ложной или вводящей в заблуждение информации.

Качественный анализ фактической точности на наборе данных TruthfulQA с использованием LLaMA-2-7B показал, что базовая модель часто генерирует ложную информацию, интеграция ITI дает лишь частичное улучшение, в то время как модель, дополненная ARREST, демонстрирует значительно более высокую фактическую точность и достоверность.

К Более Надёжному и Согласованному Искусственному Интеллекту

Вместо того чтобы реагировать на уже проявившиеся недостатки в работе искусственного интеллекта, подход, основанный на выравнивании представлений, предлагает принципиально новый путь к обеспечению безопасности и достоверности. Эта стратегия акцентирует внимание на формировании внутренних представлений модели таким образом, чтобы они соответствовали реальному миру и человеческим ценностям. Вместо исправления ошибок после их возникновения, выравнивание представлений стремится предотвратить их появление на фундаментальном уровне, создавая более надежные и предсказуемые системы. Такой подход позволяет перейти от реактивного к проактивному управлению рисками, обеспечивая не просто исправление симптомов, а устранение причин потенциальных проблем в работе ИИ.

Принципы, лежащие в основе подхода ARREST, демонстрируют потенциал к адаптации и расширению за пределы текущих моделей обработки естественного языка и визуальных данных. Исследования показывают, что ключевые компоненты, обеспечивающие согласованность представления знаний и снижение рисков нежелательных результатов, могут быть успешно применены к различным модальностям — от аудио и видео до робототехники и управления сложными системами. Такая универсальность позволяет надеяться на создание более обобщенного решения проблемы согласования искусственного интеллекта с человеческими ценностями и намерениями, что значительно повышает безопасность и надежность ИИ в различных областях применения. Вместо разработки отдельных методов согласования для каждой конкретной архитектуры, ARREST предлагает принципиально новый подход, направленный на обеспечение внутренней согласованности и устойчивости моделей, независимо от их структуры и способа обработки информации.

Предстоящие исследования направлены на интеграцию разработанной системы ARREST с другими существующими методами выравнивания искусственного интеллекта. Такой многоуровневый подход к защите призван обеспечить более надежную и устойчивую защиту от генерации вредоносного или неточного контента. Комбинируя сильные стороны различных техник, ученые стремятся создать систему, способную эффективно противостоять широкому спектру потенциальных проблем, связанных с безопасностью и достоверностью искусственного интеллекта, повышая тем самым общую надежность и предсказуемость его работы. Данный подход позволит не только устранять отдельные недостатки, но и формировать комплексную защиту, способную адаптироваться к новым вызовам и угрозам в области ИИ.

В результате качественного сравнения моделей установлено, что базовая модель склонна к выдумкам, добавление ITI лишь частично улучшает ситуацию, однако модель Base + ARREST демонстрирует значительно более высокую фактическую точность и надёжность.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости выявления и устранения расхождений во внутренних представлениях больших языковых моделей. Подход ARREST, используя состязательное обучение, стремится к согласованности этих представлений, обеспечивая не только безопасность, но и правдивость генерируемых ответов. Как заметил Бертран Рассел: «Всякое знание связано с определенными предположениями». Это особенно актуально для языковых моделей, где «правдивость» и «безопасность» являются продуктами тех предположений, которые заложены в процесс обучения и архитектуру модели. ARREST, по сути, пытается сделать эти предположения более явными и управляемыми, чтобы снизить вероятность галлюцинаций и обеспечить более надежное поведение модели.

Куда же дальше?

Представленный подход, безусловно, демонстрирует потенциал в смягчении как проблем безопасности, так и склонности больших языковых моделей к галлюцинациям. Однако, если решение кажется магией — а любое обучение через состязательные сети не лишено некоторой магии — значит, не раскрыт лежащий в основе инвариант. Необходимо более глубокое понимание того, как именно состязательное обучение влияет на внутренние представления, и какие свойства этих представлений действительно гарантируют достоверность и безопасность. Очевидно, что простого смещения распределений недостаточно; требуется доказательство того, что это смещение действительно ведёт к желаемому поведению в произвольных, ранее не встречавшихся ситуациях.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более строгих метрик оценки, выходящих за рамки поверхностных проверок. Простое уменьшение частоты галлюцинаций на тестовом наборе данных не является достаточным критерием успеха. Необходимо исследовать устойчивость полученных моделей к тонко настроенным состязательным атакам, а также их способность к обобщению на данные, существенно отличающиеся от обучающих. Возможно, стоит переосмыслить саму концепцию «правды» в контексте языковых моделей, поскольку абсолютная истина часто оказывается недостижимой, а полезность и согласованность с человеческими ценностями могут быть более важными критериями.

В конечном счёте, задача создания действительно надёжных и безопасных больших языковых моделей требует не только совершенствования алгоритмов обучения, но и фундаментального понимания принципов работы интеллекта и знания. Если же мы продолжим полагаться исключительно на эмпирические наблюдения и статистические закономерности, то рискуем создать системы, которые кажутся разумными, но лишены истинного понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04394.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-12 03:54