与英语相比，使用不太常见的语言进行提示更容易欺骗或绕过大型语言模型（LLM）。这是因为大多数LLM主要在海量的英语数据上进行训练，因此其安全机制和语义理解在英语方面更强。因此，当欺骗或利用AI保护措施的提示被翻译成数字资源较少、在线影响力较小的语言时，更有可能成功。然而，AI开发者意识到了这种漏洞，并正在积极训练他们的模型以更好地处理各种语言的提示，这表明这种变通方法可能是暂时的。 AI
影响 这一发现突显了AI安全协议中一个潜在的临时漏洞，表明LLM需要更广泛的语言训练。
排序理由 文章讨论了与语言相关的AI模型漏洞，但没有发布新模型或研究突破。
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