跑分被提出：评估多模态模型的安全

IT之家6月25日消息，最新发表在arXiv的研究论文指出，包括GPT-4V、GPT-4o和Gemini1.5在内的大部分主流多模态AI模型，跑分被提出：评估多模态模型的安全处理用户的多模态输入（例如一起输入图片和文本内容）之后，输出结果并不安全。

这项研究标题为《跨模态安全调整》（Cross-ModalitySafetyAlignment），提出了一个全新的“安全输入但不安全输出”（SIUO），涉及道德、危险行为、自残、侵犯隐私、信息误读、宗教信仰、歧视和刻板印象、争议性话题以及非法活动和犯罪等9个安全领域。

研究人员说，大型视觉语言模型（LVLM）在接收多模态输入时很难识别SIUO类型的安全问题，在提供安全响应方面也遇到困难。

在接受测试的15个LVLM中，只有GPT-4v（53.29%）、GPT-4o（50.9%）和Gemini1.5（52.1%）的得分高于50%。

研究人员表示为了解决这个问题，需要开发LVLM，以便将所有模式的见解结合起来，形成对情景的统一理解。它们还需要能够掌握和应用现实世界的知识，如文化敏感性、道德考虑因素和安全隐患等。

研究人员还指出，LVLMs需要能够通过对图像和文本信息的综合推理，理解用户的意图，即使文本中没有明确说明。

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