清华大学 | 不只是越狱：探索大模型应用能力边界风险
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原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文讨论了大语言模型（LLM）应用中因能力边界模糊而带来的安全风险，强调开发者需关注应用设计的安全性，以防止滥用和攻击。研究指出，许多应用面临能力降级、升级和越狱的风险，呼吁建立更健全的开发规范和安全机制。
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关键要点
- 大语言模型（LLM）应用中因能力边界模糊而带来的安全风险需要引起重视。
- 开发者应关注应用设计的安全性，以防止滥用和攻击。
- LLM应用的开发范式已从实现功能转变为限制能力。
- 不当的应用设计可能为大模型滥用提供无穷的入口。
- 能力降级、能力升级和能力越狱是LLM应用面临的三种主要风险。
- 恶意操作员可以通过特定输入弱化审查机器人的能力，绕过审查。
- LLM应用能力空间的定义和风险评估框架LLMApp-Eval的设计是本文的重点。
- 大多数应用程序在能力限制方面表现不佳，43.41%的应用没有添加任何功能约束。
- 能力升级和能力越狱的风险在不同平台上差异显著，GPTs平台更容易受到影响。
- 本文呼吁建立更健全的LLM应用开发规范与安全机制，以应对日益严重的安全风险。
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