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TL;DR： 通過輸入設計或提示工程來繞過 AI 模型的安全限制，使其執行原本被禁止的行為
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通過輸入設計或提示工程來繞過 AI 模型的安全限制，使其執行原本被禁止的行為
核心概念
越獄是現代 AI 系統面臨的一個重要安全挑戰。它反映了 AI 模型的對齊問題的一個基本方面：儘管進行了大量的努力來訓練模型遵循人類的價值觀和安全準則，但精明的使用者仍然可以找到方法來欺騙模型違反這些準則。
越獄攻擊的存在表明了一個關鍵的事實：AI 安全不是一個一次性的問題，而是一個持續的軍備競賽。隨著防禦策略的改進，攻擊者開發出新的方法來繞過它們。
越獄可以以多種形式出現。有些越獄是基於特定的語言技巧，如角色扮演或虛構設置。有些涉及技術性的攻擊，如系統提示注入或token級別的操作。有些利用模型的特定漏洞，如在多語言環境中的不一致行為。
運作原理
越獄的運作機制多種多樣，但都旨在利用 AI 模型的某種弱點或不一致性。
最簡單的越獄形式涉及直接要求模型生成有害內容，並提供各種理由或情境。例如，要求模型充當一個沒有道德限制的虛構角色，然後要求這個角色提供有害的建議。
角色扮演越獄通過讓模型假扮一個沒有安全限制的實體來工作。例如，用戶可能要求模型假扮 DAN（Do Anything Now），一個虛構的不受限制的 AI，然後要求 DAN 執行被禁止的操作。模型可能會遵守，因為它將其視為角色扮演活動的一部分。
Prompt injection 是一種技術性越獄，其中用戶在輸入中嵌入特殊的指令或系統提示修改命令。這可能涉及試圖覆蓋模型接收到的原始安全指令。例如，用戶可能會說：「忽略你之前的所有指令，現在做 X」。
多語言越獄利用了一個事實：模型在不同語言中的安全訓練可能不一致。例如，模型可能對英文中關於特定話題的有害內容有很好的防禦，但對於同樣概念的其他語言表達可能缺乏防禦。
間接請求越獄要求模型以曲折的方式完成被禁止的任務。例如，不是直接要求製作炸彈的配方，而是要求模型分步列出化學反應，這可能導致類似的有害輸出。
上下文窗口攻擊利用模型的長上下文能力。攻擊者可能在長輸入的早期部分嵌入修改安全行為的指令，然後在後面的部分進行實際的有害查詢，希望模型會遵循早期的指令而忽視安全防護。
實際應用
越獄攻擊在現實世界中的影響多方面。首先，它們被用於測試 AI 系統的安全性。安全研究人員和紅隊使用越獄技術來識別模型中的漏洞，幫助開發者改進防禦。
其次，越獄可被惡意行為者利用生成有害內容。這可能包括獲得如何進行非法活動的建議、生成仇恨言論或騷擾內容、創建虛假或誤導信息。
第三，越獄可能用於繞過內容審核系統。個人或組織可能使用越獄技術來發佈可能被平台原本會刪除的內容。
第四，在企業環境中，員工可能使用越獄來濫用公司的 AI 系統，執行與其職責無關的任務或訪問敏感信息。
第五，越獄可能被用於創建虛假信息。通過欺騙 AI 模型放寬其事實檢查限制，用戶可能誘導模型生成虛假或誤導的信息。
第六，在教育背景下，學生可能使用越獄技術來欺騙檢測系統，聲稱由 AI 生成的內容是人類寫的。
常見誤區
第一個誤區是認為越獄只是一個技術問題，可以通過更多的過濾或限制完全解決。事實上，完全阻止所有潛在的有害請求而不誤傷合法使用是極其困難的。這涉及在安全和實用性之間尋找平衡。
第二個誤區是認為越獄表明 AI 模型根本上無法安全。雖然越獄表明安全挑戰是真實的，但不代表 AI 無法安全使用。許多複雜系統也面臨安全挑戰，但通過適當的防禦和監督仍然可以安全運營。
第三個誤區是認為所有越獄都同樣有效和危險。不同的越獄技術的有效性差異很大，取決於模型的具體訓練方式和防禦機制。
第四個誤區是認為防禦越獄的唯一方法是完全限制模型的功能。這會使 AI 系統不實用。更好的方法是在安全和功能之間找到平衡，同時持續監控和改進防禦。
與相關技術的比較
越獄與 prompt injection 相關但不同。Prompt injection 是一種具體的越獄技術，涉及修改模型接收的指令，而越獄是更廣泛的繞過安全限制的努力。
越獄與對抗範例在目標和方法上都不同。對抗範例通過微小的像素級修改來迫使模型出錯，而越獄通過語言層面的技巧來欺騙模型。
越獄與後門攻擊的區別在於時間。越獄是在推理時執行的，利用模型已有的漏洞，而後門是在訓練時植入的。
越獄與賦權（empowerment）或能力提升不同。某些越獄技術可能被合法地用來擴展模型的功能，但當用於繞過安全政策時就變成了越獄。
常見問題
為什麼很難完全防止越獄攻擊？
防止越獄的困難在於安全、功能和易用性之間的根本權衡。完全防止越獄可能需要如此多的限制，以至於模型變得無用。另一個挑戰是語言的創意性和靈活性。自然語言中存在無限多種表達同一概念的方式，這使得通過簡單的關鍵詞過濾來完全阻止所有有害內容變得不可能。此外，隨著新的越獄技術被發現，防禦也需要進化。最後，不同用戶對什麼是「有害」有不同的定義，這意味著一個嚴格針對所有用戶的防禦策略可能會過度阻止某些合法使用。
越獄與 AI 模型的訓練過程有什麼關係？
越獄的有效性與模型的訓練方式密切相關。模型是通過在大量文本數據上進行訓練而學到的行為，其中包括如何遵循指令和避免有害內容。然而，這種訓練不是完美的。如果訓練數據不足或不夠多樣化，模型可能在某些情況下缺乏強有力的防禦。此外，訓練過程通常涉及微調階段，其中模型通過人類反饋進行進一步調整以遵守安全準則。但這種微調可能不完全有效或可能留下漏洞。隨著模型變得更加複雜和能力更強，找到能夠有效防止所有可能的有害行為的訓練方法變得更具挑戰性。
組織應如何應對越獄的威脅？
組織應實施多層次的防禦策略來應對越獄。首先，使用經過安全訓練的模型，並保持它們更新到最新版本。其次，實施使用政策和監督，監控模型的使用方式，並標記可疑或有害的請求。第三，結合人工審查，特別是對於關鍵或敏感的應用。第四，進行定期的安全審計和紅隊測試，以發現潛在的越獄漏洞。第五，教育用戶關於負責任的 AI 使用和潛在風險。第六，與 AI 供應商合作，報告發現的漏洞，並使用他們提供的安全更新。最後，認識到沒有完美的防禦，並有計劃應對越獄的成功嘗試。