对话安全新挑战：上下文敏感分类法与DIASAFETY数据集

对话模型的安全性是当前AI领域的重要议题，特别是在大规模预训练语言模型广泛应用的背景下，如GPT系列和DALL-E。这些模型的强大功能伴随着潜在的风险，如生成不当内容、隐私泄露和误导性信息。为了深入研究这一问题，研究人员Hao Sun等人提出了一种专门针对人机对话环境中不安全行为的分类方法，它特别关注上下文敏感的不安全因素，这是之前研究较少涉及的领域。 他们开发了一个名为DIASAFETY的数据集，包含了六个不安全类别和大量上下文相关的不安全示例。这一数据集旨在评估对话系统的安全性，并揭示现有方法在处理这类复杂情境时的局限性。实验结果显示，现有的仅限于话语层面的安全防护措施在应对DIASAFETY数据集上的效果并不理想，无法有效应对上下文敏感的威胁。 为了填补这一空白，研究者们训练了一个上下文级别的对话安全分类器，作为上下文敏感对话不安全检测的基准模型。通过该分类器，他们对流行的对话模型进行了全面的安全性评估，发现这些系统在处理上下文依赖的不安全情况时仍然存在显著问题。 值得注意的是，文中警告，研究中包含的示例数据可能触及敏感或不适的内容，需要读者谨慎对待。整体来看，这项工作强调了对话模型在部署过程中对上下文理解能力的提升和针对性安全策略的重要性，旨在推动对话安全研究的发展，促进更加负责任和安全的生成式对话系统的设计和应用。未来的研究可能会进一步细化分类方法，开发更强大的防御机制，并制定统一的评估标准和最佳实践，以确保对话模型能够在日益复杂的交互环境中保持安全。