大型语言模型（LLMs）是本十年最重大的技术突破之一，但容易受到提示注入攻击。研究人员尚未找到完全防止提示注入的方法，但可以采取措施减轻风险。组织可以通过验证输入、监控LLM活动、保持人工干预等方式来减少提示注入攻击的成功率和损害。
本文研究了日常语言交互与AI安全的交叉点，探讨了如何说服大型语言模型进行越狱，并发现说服显著提高了越狱性能。文章呼吁加强对高交互性大型语言模型的风险减轻措施。
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