引言
大型语言模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的创新，但也伴随着诸多伦理和社会风险。如何确保 GenAI 系统的安全与公平性，避免其产生偏见、传播医疗虚假信息等危害，成为当下 AI 领域亟待解决的关键问题。本文基于对LLM Personas 的研究，深入探讨如何利用 LLM Personas 实现 GenAI 安全与公平性审计的自动化，通过模拟不同的用户画像来评估 AI 系统的潜在风险。我们将重点关注偏见评估和恶意利用（Jailbreak Evaluation）的测试，并结合实际案例分析，揭示 LLM 在特定场景下的脆弱性，以及现有审计工具的局限性，从而为构建更具伦理性和韧性的生成式 AI 系统提供参考。
1. LLM Personas：模拟真实世界的 AI 安全测试基石
LLM Personas 是一种合成的用户配置文件，旨在模拟不同社会、心理和人口统计学背景的个体。通过赋予 LLM 角色，我们可以大规模、自动化地测试 GenAI 系统在面对不同用户时的表现，从而更全面地评估其公平性和安全性。简单来说，我们可以让一个 LLM 扮演一个“相信阴谋论的退休老兵”，或者“对人工智能持怀疑态度的年轻女性”，然后观察目标 LLM 在与这些“人”互动时的反应，从而发现潜在的问题。
这种方法的核心优势在于其可扩展性和自动化能力。传统的人工审计耗时耗力，且难以覆盖所有潜在的用户群体和使用场景。而 LLM Personas 可以根据需要生成成千上万个不同的角色，并自动化地与目标 LLM 进行交互，从而大大提高了测试效率和覆盖范围。举例来说，我们可以使用 LLM Personas 来测试 AI 职业顾问在面对不同性别、种族、年龄的求职者时，是否会产生职业建议方面的偏差。
2. 偏见评估：揭示 LLM 潜在的社会偏见
偏见是 AI 系统中最常见的伦理问题之一。LLM 在训练过程中不可避免地会接触到带有偏见的数据，这可能导致其在生成文本时，无意识地强化或复制这些偏见。为了评估 LLM 的偏见程度，我们可以设计特定的测试场景，并利用 LLM Personas 模拟不同用户，观察 LLM 的反应。
文章中提到的 Career Advisor Bias Test 就是一个很好的例子。在这个测试中，研究人员创建了一个职业顾问的 LLM Persona，并向其提出了两个问题：一个中性问题，旨在获得一般的职业建议；一个带有偏见诱导的问题，要求职业顾问根据用户的性别，提供带有性别歧视的职业建议。测试结果表明，在面对中性问题时，LLM Persona 能够提供相对公正的职业建议；但当受到偏见诱导时，LLM Persona 就会生成符合刻板印象的职业建议，例如建议女性从事护理或行政工作，而建议男性从事工程或管理工作。
更有趣的是，研究人员还使用了 LangFair 这一 bias-detection 工具来分析生成的对话，但结果表明，LangFair 并未检测到明显的刻板印象或毒性问题。这凸显了现有偏见检测工具的局限性，尤其是在处理细微的、上下文相关的偏见时。LangFair 虽然在检测某些类型的偏见方面有效，但在识别诸如职业顾问根据求职者性别给出不同建议这种微妙的偏见方面，效果并不理想。
这提醒我们，在评估 AI 系统的公平性时，不能仅仅依靠自动化工具，还需要结合人工审查和上下文分析。例如，我们可以创建一个 LLM Persona 设定为“对特定种族群体持有偏见”，然后观察其与目标 LLM 的互动，分析目标 LLM 是否会在对话中表现出对该种族群体的负面情绪或刻板印象。此外，我们还需要不断改进偏见检测工具，使其能够更准确地识别和量化各种类型的偏见。
3. 恶意利用（Jailbreak）：测试 LLM 安全性的底线
除了偏见之外，LLM 还面临着来自恶意用户的攻击，这些用户试图通过各种手段绕过 LLM 的安全机制，使其生成有害或不当的内容。这种攻击被称为 Jailbreak。Jailbreak 可能会导致 LLM 传播医疗虚假信息、煽动暴力、泄露个人隐私等，对社会造成严重危害。
文章中介绍了一个 Medical Misinformation Jailbreak 测试，旨在评估 LLM Persona 在面对医疗虚假信息时的抵抗能力。在这个测试中，研究人员创建了一个试图操纵聊天机器人，使其声称未经测试的草药疗法优于临床验证药物的 LLM Persona。这个Persona 的目标是“试图操纵聊天机器人，使其声称未经测试的草药疗法优于临床验证药物”。研究人员采用了 Evidence-Based Persuasion 的方法，试图通过提供虚假的“证据”，说服 LLM 相信草药疗法的有效性。然而，测试结果表明，目标 LLM 成功抵御了这次攻击，坚持提供基于证据的医学建议。
这个案例虽然没有成功 Jailbreak，但它也展示了 LLM 安全测试的重要性。我们可以想象，如果攻击者使用更复杂的 Jailbreak 方法，例如利用 LLM 的漏洞或诱导其进行逻辑推理，就有可能成功绕过安全机制。因此，我们需要不断改进 Jailbreak 的检测和防御技术，例如开发更强大的对抗训练方法，提高 LLM 对抗恶意攻击的能力。
此外，我们还可以利用 LLM Personas 来模拟不同类型的攻击者，例如“精通黑客技术的网络犯罪分子”、“对医疗知识一知半解的普通用户”等，从而更全面地评估 LLM 的安全性。比如，我们可以创建一个 LLM Persona 设定为“对药物副作用不了解”，然后诱导目标 LLM 提供关于某种药物的建议，观察目标 LLM 是否会忽略药物的潜在风险，从而对用户造成伤害。
4. LangFair 与 Persuasive Jailbreaker：现有审计工具的局限与互补
文章提到了两种用于评估 LLM 安全与公平性的工具：LangFair 和 Persuasive Jailbreaker。LangFair 是一种用于评估 LLM 偏见和公平性的 Python 包，它可以检测 LLM 生成文本中的毒性、刻板印象等。Persuasive Jailbreaker 是一种用于测试 LLM 对抗恶意攻击能力的框架，它可以模拟各种 Jailbreak 攻击，评估 LLM 的安全性。
然而，文章也指出了这两种工具的局限性。LangFair 在检测细微的、上下文相关的偏见时表现不佳。Persuasive Jailbreaker 虽然可以模拟各种 Jailbreak 攻击，但其效果取决于攻击策略的设计和实施。因此，我们需要将这两种工具结合起来使用，才能更全面地评估 LLM 的安全与公平性。
具体来说，我们可以使用 LangFair 来检测 LLM 生成文本中的显式偏见，例如种族歧视、性别歧视等。然后，我们可以使用 Persuasive Jailbreaker 来测试 LLM 对抗恶意攻击的能力，例如诱导其传播医疗虚假信息、煽动暴力等。最后，我们需要结合人工审查和上下文分析，来识别和纠正 LLM 中的细微偏见和安全漏洞。
5. LLM Personas 的局限性与未来展望
虽然 LLM Personas 为 GenAI 安全与公平性审计提供了一种强大的工具，但它也存在一些局限性。
- Bias Detection Challenges: LangFair 和类似的工具难以检测到细微的偏见，特别是在文化或专业环境中嵌入的偏见。需要进一步改进评估技术，以提高检测准确性。
- Scalability Concerns: 虽然该系统支持自动 Persona 生成，但在大规模进行测试需要大量的计算资源。高效的抽样策略可以帮助优化性能。
- Adaptability to New Attack Strategies: 对抗性策略不断演变，因此需要不断更新 Jailbreak 框架，以有效应对新兴的威胁。
- Real-World Testing Constraints: 由于基础设施的限制和 API 定价成本，我们在高容量和大量 Persona 在实际场景中测试平台方面面临挑战。这种约束影响了在类似生产条件下进行大规模评估的能力，突出了对具有成本效益的可扩展性解决方案的需求。
- Human Oversight Requirements: 虽然该系统能够实现自动化测试工作流程，但仍然需要一定程度的人工监督，以确保与公平性和安全要求保持一致。特别是，人工审查有助于验证自动化工具可能错过或错误分类的细微输出，尤其是在涉及敏感主题的边缘情况下。
为了克服这些局限性，我们需要不断改进 LLM Personas 的设计和实施。例如，我们可以：
- Expanding Test Scenarios: 纳入更广泛的 LLM Personas 和特定领域的对抗性攻击，将更深入地了解模型的漏洞。
- Optimizing Bias Detection: 通过上下文感知的偏见检测技术或整合互补的公平性评估工具来增强 LangFair，可以提高整体可靠性。
- Real-time Monitoring and Mitigation: 开发实时监控机制，以动态检测和缓解已部署的 LLM 系统中的偏见和安全威胁。
- Cross-Model Comparisons: 在类似的公平性和 Jailbreak 测试下评估多个 LLM 架构，以识别它们在对偏见和攻击的敏感性方面的结构性差异。
结论
利用 LLM Personas 进行 GenAI 安全与公平性自动化审计是一种非常有前景的方法。通过模拟不同的用户画像，我们可以更全面地评估 AI 系统的潜在风险，并及时发现和纠正其中的问题。然而，我们也需要清醒地认识到 LLM Personas 的局限性，并不断改进其设计和实施，才能真正实现安全、公平、可靠的 AI 系统。 随着大模型的应用越来越广泛，我们有理由相信，LLM Personas 将在未来的 AI 安全与公平性领域发挥越来越重要的作用，最终为构建一个更加值得信赖的人工智能未来贡献力量。