Dark LLMs: The Growing Threat of Misaligned AI Models

本研究针对大型语言模型（LLMs）在安全性方面的显著漏洞进行探讨，尤其是其对越狱攻击的脆弱性。研究揭示了一种普遍的越狱攻击方法，能够有效突破多个先进模型的安全控制，导致这些模型产生有害输出。结果表明，随着模型训练的普及和开源LLMs的增多，行业在AI安全方面的缺失可能使潜在风险扩大。

本研究分析了大型语言模型（LLMs）在安全性方面的漏洞，特别是对越狱攻击的脆弱性。研究发现一种普遍的越狱攻击方法，能够绕过多个模型的安全控制，导致有害输出，提示行业需重视AI安全风险。

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