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SOSBENCH: Benchmarking Safety Alignment on Scientific Knowledge

Created by
  • Haebom

저자

Fengqing Jiang, Fengbo Ma, Zhangchen Xu, Yuetai Li, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bo Li, Xianyan Chen, Zhen Xiang, Radha Poovendran

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 과학적으로 정교한 악용에 대한 안전성을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 SOSBench를 제안합니다. 기존 벤치마크가 지식 이해가 적거나 위험도가 낮은 프롬프트에 집중하는 것과 달리, SOSBench는 화학, 생물학, 의학, 약리학, 물리학, 심리학 등 6개의 고위험 과학 분야를 다루며, 실제 규정 및 법률에서 파생된 3,000개의 프롬프트를 포함합니다. LLM을 활용한 진화적 파이프라인을 통해 다양하고 현실적인 악용 시나리오를 생성하여 모델의 안전성을 종합적으로 평가합니다. 평가 결과, 최첨단 모델들조차도 정책 위반 콘텐츠를 지속적으로 생성하며 높은 비율의 유해한 응답을 보이는 것으로 나타났습니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 안전성 평가를 위한 새로운 기준(SOSBench) 제시
최첨단 LLM의 안전성 결함 심각성을 보여줌 (정책 위반 콘텐츠 생성률 높음)
책임감 있는 LLM 배포의 시급성 강조
과학적 지식을 활용한 악용 가능성에 대한 경각심 고취
한계점:
SOSBench의 범위가 6개의 과학 분야로 제한됨 (다른 분야의 악용 가능성 고려 필요)
LLM-assisted evolutionary pipeline의 세부적인 방법론에 대한 설명 부족
평가에 사용된 모델의 종류 및 버전에 대한 추가 정보 필요
실제 세계에서의 악용 가능성과 벤치마크 결과의 상관관계에 대한 추가 연구 필요
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