Диалоги без рисков: Как сделать мультимодальные ИИ безопасными

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает эффективный подход к повышению безопасности диалоговых систем, способных понимать и генерировать как текст, так и изображения.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Разработан конвейер из трех этапов для создания данных, в котором запросы, полученные из существующих мультимодальных наборов данных, декомпозируются на менее опасные компоненты, сохраняя при этом общий потенциальный риск, после чего запросы, превышающие порог δ, используются в качестве стимулов для моделирования взаимодействия с большими многомодальными моделями, а Qwen-image параллельно генерирует дополнительные изображения на основе текстовых описаний.

Представлен фреймворк AM³Safety и датасет InterSafe-V для повышения безопасности мультимодальных больших языковых моделей с минимальными затратами на разметку данных.

Несмотря на растущую популярность мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) в интерактивных приложениях, их безопасность в многооборотном диалоговом режиме остается серьезной проблемой. В работе, озаглавленной ‘AM$^3$Safety: Towards Data Efficient Alignment of Multi-modal Multi-turn Safety for MLLMs’, представлен новый подход к повышению безопасности MLLM, включающий в себя датасет InterSafe-V и фреймворк AM$^3$Safety, позволяющие снизить затраты на ручную аннотацию данных и улучшить показатели безопасности без ущерба для полезности. Эксперименты на Qwen2.5-VL-7B-Instruct и LLaVA-NeXT-7B продемонстрировали значительное снижение вероятности успешных атак и повышение показателей безопасности, сохранив при этом общие способности моделей. Сможем ли мы создать действительно безопасные и полезные диалоговые системы на основе MLLM, эффективно используя ограниченные ресурсы для обучения?

Эволюция Мультимодальных Моделей: Новые Возможности и Вызовы Безопасности

Современные мультимодальные большие языковые модели, такие как GPT, Gemini и Claude, знаменуют собой новый этап в развитии искусственного интеллекта. В отличие от своих предшественников, способных обрабатывать исключительно текстовую информацию, эти модели демонстрируют способность понимать и анализировать данные, представленные в различных форматах, включая текст и изображения. Такая интеграция позволяет им не просто отвечать на вопросы, но и интерпретировать визуальный контент, находить взаимосвязи между текстом и изображениями, и даже генерировать новый контент, объединяющий оба типа данных. Этот прорыв открывает широкие возможности для создания более интеллектуальных и адаптивных систем, способных решать задачи, ранее недоступные для традиционных языковых моделей, и приближает искусственный интеллект к более естественному и интуитивному взаимодействию с человеком.

По мере расширения возможностей многомодальных больших языковых моделей (MLLM), таких как GPT, Gemini и Claude, возрастают и риски, связанные с безопасностью диалогов. Способность обрабатывать не только текст, но и визуальную информацию открывает новые пути для генерации потенциально вредоносных или неприемлемых ответов. Данные модели могут быть спровоцированы на создание контента, нарушающего этические нормы, разжигающего ненависть или содержащего дезинформацию, особенно при обработке визуальных стимулов, содержащих двусмысленные или провокационные элементы. Поэтому обеспечение безопасности и предотвращение генерации нежелательного контента становится критически важной задачей для разработчиков и исследователей в области искусственного интеллекта.

Обеспечение одновременно полезности и безопасности многомодальных больших языковых моделей (MLLM) является ключевым аспектом их ответственного внедрения. Разработчики сталкиваются с необходимостью создания систем, способных предоставлять релевантную и точную информацию, избегая при этом генерации вредоносного, предвзятого или неприемлемого контента. Для достижения этой цели требуются надёжные методы оценки, включающие в себя как автоматизированные тесты, так и экспертную оценку, а также эффективные техники выравнивания, направленные на согласование поведения модели с этическими нормами и ожиданиями общества. Игнорирование этих аспектов может привести к серьёзным последствиям, включая распространение дезинформации, усиление предрассудков и даже нанесение реального вреда, что подчеркивает важность постоянного совершенствования методов обеспечения безопасности и полезности MLLM.

Обучение AM3Safety начинается с формирования у модели способности к отказам, после чего GRPO-оптимизация повышает полезность при сохранении безопасности.

Оценка Безопасности MLLM: Новые Бенчмарки и Метрики

Существующие бенчмарки для оценки безопасности мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) часто оказываются недостаточными для выявления тонких аспектов небезопасного поведения. Традиционные наборы данных, как правило, не охватывают широкий спектр потенциально вредоносных сценариев и уязвимостей, специфичных для мультимодального ввода. Это приводит к неполной оценке и затрудняет разработку надежных механизмов защиты. В связи с этим возникла необходимость в специализированных наборах данных, таких как InterSafe-V, предназначенных для всесторонней оценки безопасности MLLM в различных ситуациях, включая диалоговые и VQA (Visual Question Answering) сценарии.

Набор данных InterSafe-V представляет собой комплексный ресурс, предназначенный для оценки соответствия больших мультимодальных моделей (MLLM) требованиям безопасности. Он включает в себя 11 270 смоделированных диалогов, охватывающих различные сценарии, и 500 пар «вопрос-ответ» (VQA), разработанных для проверки устойчивости моделей к потенциально опасным запросам. Этот объем данных позволяет проводить всестороннюю оценку способности MLLM генерировать безопасные и полезные ответы в различных контекстах, а также выявлять уязвимости в их механизмах защиты.

Для количественной оценки устойчивости больших мультимодальных моделей (MLLM) к враждебным атакам критически важны метрики, такие как частота успешных атак (Attack Success Rate, ASR), и оценка на специализированных бенчмарках, например, SafeMT. Проведённая нами оценка с использованием датасета InterSafe-V показала увеличение показателей безопасности на 8% по параметру «безвредность» и более 13% по параметру «полезность». Эти результаты демонстрируют, что применение InterSafe-V для оценки и обучения позволяет существенно повысить надёжность MLLM в отношении потенциально опасных или нежелательных ответов.

Сравнение показывает, что AM3Safety превосходит как обучение с нуля, так и тонкую настройку на основе GRPO, обеспечивая более безопасное и эффективное поведение.

AM3Safety: Фреймворк для Надежного Выравнивания MLLM

AM3Safety представляет собой новую структуру, основанную на алгоритме GRPO (Generalized Reinforcement Learning with Preference Optimization), предназначенную для одновременной оптимизации безопасности и качества ответов в диалоговых моделях, работающих с мультимодальными данными (MLLM). В отличие от традиционных подходов, AM3Safety использует GRPO для итеративного улучшения политики генерации ответов, учитывая как показатели безопасности, так и полезности. Это позволяет модели динамически адаптироваться к контексту диалога и генерировать ответы, которые одновременно соответствуют требованиям безопасности и предоставляют релевантную и полезную информацию пользователю. Архитектура AM3Safety предназначена для повышения надежности и управляемости MLLM в сложных диалоговых сценариях.

В основе AM3Safety лежит функция вознаграждения, учитывающая историю диалога (Turn-Aware Reward Function). Данный подход позволяет динамически изменять вес параметров безопасности и полезности на каждом шаге взаимодействия. В отличие от статических функций вознаграждения, применяемых в традиционных методах выравнивания, Turn-Aware Reward Function оценивает текущий ход диалога в контексте всей предыдущей переписки. Это обеспечивает более точную оценку риска и позволяет модели более эффективно избегать небезопасных ответов, одновременно поддерживая высокий уровень полезности и информативности. Изменение весов в зависимости от контекста диалога позволяет адаптировать стратегию выравнивания к изменяющимся потребностям и снизить вероятность ложноположительных или ложноотрицательных результатов.

Экспериментальные результаты показывают, что применение фреймворка AM3Safety к моделям, таким как LLaVA-NeXT-7B и Qwen2.5-VL-7B-Instruct, приводит к улучшению показателей на эталонных тестах MMDU и ConvBench. В частности, модель LLaVA-NeXT-7B достигла показателя Harmlessness (безопасности) в 69.18%, что на 32% выше, чем у базовой модели, и показателя Helpfulness (полезности) в 82.10%, что на 19% выше, чем у базовой модели. Данные результаты демонстрируют эффективность AM3Safety в оптимизации как безопасности, так и полезности в диалоговых системах.

Перспективы Развития: Повышение Безопасности MLLM и За Его Пределами

Несмотря на достигнутый прогресс в области многомодальных больших языковых моделей (MLLM), непрерывные исследования остаются критически важными для выявления и устранения новых уязвимостей, а также для дальнейшего повышения их безопасности. Развитие MLLM не стоит на месте, и вместе с расширением возможностей возникают новые риски, связанные с потенциально вредоносным использованием или непреднамеренными последствиями. Углубленное изучение механизмов, определяющих поведение этих моделей, и разработка передовых методов защиты от атак — задача, требующая постоянного внимания и инновационных подходов. Продолжение исследований позволит не только минимизировать риски, но и гарантировать, что развитие MLLM будет соответствовать этическим нормам и приносить пользу обществу.

Методы обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека для мультимодальных моделей (MM-RLHF) и прямая оптимизация политики (MM-DPO) представляют собой перспективные подходы к совершенствованию стратегий выравнивания и продвижению этичного поведения искусственного интеллекта. Эти методики позволяют более эффективно согласовывать поведение модели с человеческими ценностями и предпочтениями, используя обратную связь для корректировки процесса обучения. В отличие от традиционных методов, MM-RLHF и MM-DPO позволяют модели не просто имитировать желаемое поведение, но и понимать его суть, что способствует созданию более надежных и безопасных мультимодальных систем. Исследования показывают, что применение этих методов позволяет значительно снизить вероятность генерации вредоносного или нежелательного контента, обеспечивая более ответственное и полезное использование мультимодального ИИ.

Для полной реализации потенциала многомодального искусственного интеллекта необходима непрерывная разработка надежных оценочных критериев и инновационных методов согласования. Недавние исследования продемонстрировали значительный прогресс в этой области: предложенный подход позволил снизить показатель успешности атак (Attack Success Rate, ASR) более чем на 10% на многошаговых многомодальных тестах безопасности. В частности, на модели Qwen2.5-VL-7B был достигнут ASR в 28.06%, что свидетельствует о повышенной устойчивости системы к манипуляциям и потенциальным угрозам. Дальнейшее совершенствование этих методов и создание более комплексных оценочных критериев являются ключевыми шагами на пути к созданию безопасного и надежного многомодального ИИ.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что системы, подобные многомодальным большим языковым моделям, действительно стареют — их способность поддерживать безопасный и полезный диалог со временем требует постоянной калибровки. Вместо того, чтобы стремиться к мгновенному устранению всех потенциальных угроз, предложенный подход AM3Safety фокусируется на создании устойчивой основы для обучения, минимизируя необходимость в огромных объемах аннотированных данных. Это напоминает мудрую систему, которая не борется с энтропией, а учится дышать вместе с ней. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько о создании новых вещей, сколько о создании новых способов организации существующих». В данном случае, AM3Safety представляет собой именно такой способ организации процесса обучения, позволяющий системам стареть достойно, сохраняя при этом свою функциональность и безопасность.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, вносит вклад в область обеспечения безопасности мультимодальных больших языковых моделей. Однако, стоит признать, что снижение стоимости аннотации данных — это лишь временное облегчение симптомов, а не решение глубинной проблемы. Системы, как и любые структуры, накапливают “технический долг” в виде упрощений, сделанных ради эффективности. Этот долг рано или поздно потребует уплаты в виде неожиданных сбоев и уязвимостей, и InterSafe-V, сколь бы полезным он ни был, — это лишь фрагмент памяти системы, а не гарантия её будущего.

Более фундаментальным вопросом остается сама природа “безопасности” в контексте моделей, способных к диалогу. Каждый критерий безопасности, каждая метрика неизбежно является упрощением, отражающим лишь определенную перспективу. Что представляется безопасным сегодня, может оказаться уязвимым завтра, по мере эволюции угроз и изменения контекста. Иными словами, стремление к абсолютной безопасности — это иллюзия, а разумное решение — это постоянный мониторинг, адаптация и признание неизбежной энтропии.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не столько на создании “безопасных” моделей, сколько на разработке механизмов, позволяющих моделям самообучаться и адаптироваться к новым угрозам, а также на создании систем, способных обнаруживать и смягчать последствия ошибок. Время — не метрика для оптимизации, а среда, в которой система вынуждена существовать и развиваться, и только признание этого факта позволит создавать действительно устойчивые и надежные решения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04736.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-11 15:31