研究人员开发了新颖的方法来诱导大型语言模型（LLM）产生“醉酒语言”，以测试其安全漏洞。通过采用基于角色的提示、因果微调和基于强化学习的后训练，他们观察到五个被评估的 LLM 在越狱和隐私泄露方面的易感性增加。该研究使用了 JailbreakBench 和 ConFaide+ 等基准测试，发现人类醉酒与 LLM 的拟人化之间存在相关性，这表明这些方法可能对 LLM 安全构成重大风险。 AI
影响 这项研究突显了 LLM 安全测试的新潜在途径，并揭示了可能被利用的漏洞，这需要进一步开发强大的安全调整。
排序理由 学术论文，详细介绍了测试 LLM 安全性的新颖方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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