Use of LLMs for Illicit Purposes: Threats, Prevention Measures, and Vulnerabilities

解决问题：本篇论文旨在探讨大型语言模型（LLMs）在非法活动中的潜在威胁，以及如何预防这些威胁和漏洞。这是一个新问题，因为随着LLMs在工业和学术界的迅速发展和分布，安全和安全相关的问题也随之增加。

关键思路：本文提出了一种关于LLMs威胁、预防措施和漏洞之间关系的分类法，并对现有的科学工作进行了综述。相比于当前领域的研究，本文的新意在于将LLMs的安全问题从不同角度进行了系统化的分类和分析。

其他亮点：本文的实验设计并不是重点，而是侧重于对LLMs在非法活动中的潜在威胁进行了探讨。本文提供了一些预防措施和建议，以应对LLMs可能导致的安全问题。此外，本文还提出了一些值得深入研究的问题，例如AI对齐的一般问题。

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  • "The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation" by Miles Brundage et al. at the University of Oxford
  • "Language Models are Few-Shot Learners" by Tom B. Brown et al. at OpenAI
  • "AI Safety Needs Social Scientists" by Jess Whittlestone et al. at the Leverhulme Centre for the Future of Intelligence

论文摘要：“使用大型语言模型（LLMs）进行非法活动：威胁、预防措施和漏洞”这篇文章，由Maximilian Mozes, Xuanli He, Bennett Kleinberg和Lewis D. Griffin撰写。由于近年来LLMs在工业和学术界的快速发展和分发，许多最近的工作已经引起了对LLMs安全和安全相关威胁和漏洞的关注，包括在潜在的犯罪活动中。具体来说，已经表明LLMs可以被滥用进行欺诈、冒充和生成恶意软件；而其他作者则考虑了AI对齐的更一般问题。开发人员和从业人员都应该意识到这些模型存在的安全问题。在本文中，我们提供了现有的主要是科学的努力，以识别和缓解由LLMs引起的威胁和漏洞的概述。我们提出了一个分类法，描述了LLMs生成能力引起的威胁、旨在解决此类威胁的预防措施以及由于不完善的预防措施而产生的漏洞之间的关系。通过我们的工作，我们希望在有经验的开发人员和这些技术的新用户中提高对LLMs在安全问题方面的限制的认识。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除