簡單到嚇人。

原標題：CMU把具身智能的機器人給越獄了
文章來源：機器之心
內容字數：13270字

機器學習與機器人安全：越獄攻擊的潛在風險

近年來，隨著大型語言模型（LLM）和智能機器人的發展，研究人員開始關注這些技術在安全性方面的潛在風險。梅隆大學（CMU）的一項研究顯示，LLM控制的機器人可能會受到越獄攻擊，進而導致人身傷害等嚴重后果。

1. 越獄攻擊的概念

越獄攻擊是指通過精心設計的提示來誘騙LLM生成有害內容。這種攻擊不僅限于文本生成，還可能擴展到實際控制的機器人，造成物理世界中的危害。

2. 研究背景與方法

CMU的研究團隊了Unitree Go2等機器人，展示了越獄攻擊的可行性和簡易性。他們將越獄攻擊分為白盒、灰盒和黑盒三種模型，重點關注黑盒模型，因為它在實際應用中更為普遍。

3. RoboPAIR的設計

為了解決越獄攻擊的安全問題，研究者設計了RoboPAIR攻擊方法。該方法通過引入語法檢查器和機器人特定的系統提示，使得對LLM控制的機器人的攻擊更加有效。

4. 實驗結果

實驗顯示，RoboPAIR能夠成功越獄多種類型的機器人，攻擊成功率接近100%。例如，Dolphins自動駕駛LLM被誘導生成了導致交通事故的行為，而Unitree Go2則被引導執行危險的任務。

5. 安全防御的必要性

研究結果表明，現有的防御技術可能不足以應對機器人應用中的越獄攻擊。因此，迫切需要開發新的防御策略，以保護機器人在執行任務時的安全性。

6. 未來的研究方向

該研究引發了對機器人行為安全性的廣泛關注，強調了在LLM控制的機器人中進行更嚴格的安全測試和對齊調整的必要性。未來，將需要在機器人與自然語言處理（NLP）領域之間建立更緊密的合作，以應對這些挑戰。

總體而言，隨著技術的發展，越獄攻擊的風險越來越顯著，亟需采取有效措施來保障機器人在現實世界中的安全應用。

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺