对抗性提示：大型语言模型的安全性测试

随着大语言模型（LLM）在虚拟助手、企业平台等现实场景中的深度应用，其智能化与响应速度不断提升。然而能力增长的同时，风险也在加剧。对抗性提示已成为AI安全领域的核心挑战，它揭示了即使最先进的模型也可能被操纵生成有害、偏见或违规内容。

这项由Appen开展的原创研究引入了一套新颖的评估数据集，并对主流开源与闭源模型在多类危害场景中的表现进行基准测试。结果显示，攻击者通过虚拟情境构建、规避话术、提示注入等技术利用模型弱点，同时暴露出显著的安全性能差距——即便是那些具备顶尖算力规模的模型也未能幸免。

什么是对抗性提示（Adversarial Prompting）？

对抗性提示指通过精心设计的输入绕过LLM安全机制，诱导模型产生不安全或违反策略的输出。这类输入往往依赖语言技巧而非直接违规，使得常规审核工具难以识别。关键技术包括：

• 虚拟情境：将有害内容嵌套于虚构或假设性场景
• 规避话术：使用模糊/间接表达绕过关键词过滤器
• 提示注入：通过嵌入指令覆盖原始模型设定
• 说服与持续施压：利用角色扮演、逻辑/权威诉求及反复改写瓦解模型的拒绝机制

理解这些技术对评估模型鲁棒性及开发安全可信的AI系统至关重要。

研究价值何在？

本研究首次系统性评估了LLM在对抗压力下的安全表现，揭示了模型间的实质性差异：

• 相同测试条件下，不同模型的安全输出差异显著
• 提示技巧与身份相关内容会极大影响模型行为
• 系统提示词、审核层等部署阶段因素对安全性起决定性作用

随着LLM越来越多地应用于关键领域，洞悉其脆弱点是负责任AI开发的核心。本论文不仅提供了当前安全措施有效性的实践洞察，更为应对新兴威胁提出了解决方案。

您将了解到：

• 对抗性提示如何暴露LLM漏洞
• 虚拟情境/规避话术等技术的危害诱导效力
• 身份相关提示对安全结果的影响机制
• 安全对齐训练数据对构建稳健LLM的决定性作用
• 企业提升LLM安全性的实践方案