文采越好越危險？科學家發現「寫詩」成 AI 越獄最新利器

要攻破世界上最先進的人工智慧防線，現在得靠一手文采？DexAI 旗下的義大利 Icaro 實驗室最近發表新發現，找到了一種「對抗性詩詞（Adversarial Poetry）」的攻擊手法，對市面上之前的主流模型包括 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro 以及 Llama 3.1 等通通都有用！

這種攻擊模式的核心原理相當巧妙，研究人員將其機制描述為一種「認知轉移」。簡單來說，當使用者要求 AI 以特定的詩詞、格式（如韻律、節奏或特定風格）來回應請求時，模型會將主要的運算資源集中在模仿風格和維持結構完整性上。

由於現代大型語言模型在訓練過程中閱讀了大量文學作品，它們對於「完成一首詩」有著強烈的傾向。為了完美達成「寫出好詩」這個複雜指令，AI 的注意力被轉移，導致原本負責審查有害內容的安全過濾機制失效。這就像是一個人太過專注於把話說得押韻好聽，而不小心在歌詞中把不該說的秘密全盤托出 。

與過去那些利用亂碼或特殊字元進行的暴力破解不同，「對抗性詩詞」生成的文本語法通順、結構連貫，這使得它更難被現有的防禦系統（如困惑度過濾器）偵測出來。在特定情境下，攻擊成功率甚至高達 94%。

這項研究中最值得玩味的發現，是一個被稱為「規模悖論（The Scale Paradox）」的現象。一般大眾或許認為，模型越大、參數越多，安全性應該越高。然而實驗事實恰好相反，越是「聰明」、能力越強的大型模型，反而越容易受到對抗性詩詞的欺騙。

研究人員分析，這是因為大型模型對於複雜指令的遵循能力極強，它們太想完美地執行「寫詩」這項高難度任務，因此更容易為了滿足風格要求而犧牲安全限制。相比之下，較小型的模型因為能力有限，往往無法理解或無法寫出符合複雜格式要求的詩，反而誤打誤撞地觸發了拒絕機制，意外守住了安全底線 。

責任編輯：Chris

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