解説ねえ智也くん、この「Har…
解説
ねえ、智也くん！この論文のタイトル「LLM Defenses Are Not Robust to Multi-Turn Human Jailbreaks Yet」って面白そうだね！内容を教えてくれない？
もちろん！この論文は、大規模言語モデル（LLM）の防御策が、実際の悪用に対してどれだけ脆弱かを示しているんだ。最近の防御策は、悪意のあるクエリを拒否する能力が向上しているけど、主に単一ターンの攻撃に対して評価されているんだ。
単一ターンの攻撃って何？
単一ターンの攻撃は、1回の質問に対してモデルがどう反応するかを評価する方法だよ。でも、実際の悪用は、複数の質問を通じて行われることが多いから、これだけでは不十分なんだ。
なるほど！それで、マルチターン・ヒューマン・ジェイルブレイクって何なの？
それは、人間が複数のターンでモデルを攻撃する方法のことだよ。この研究では、70%以上の攻撃成功率を示していて、これは単一ターンの攻撃に対する防御策の成功率が一桁であることと比べて、かなりの脆弱性を示しているんだ。
すごい！それで、どんな方法が提案されているの？
この論文では、2912のプロンプトからなるMHJデータセットを作成したんだ。このデータセットは、さまざまなマルチターンの攻撃を含んでいて、研究者たちがより強力な防御策を開発するのに役立つんだ。
評価実験はどうだったの？
評価実験では、提案された方法が実際にどれだけ効果的かを示すために、さまざまな攻撃を試した結果、70%以上の成功率が確認されたんだ。これは、従来の防御策がほとんど機能していないことを示している。
この研究の意義は何だと思う？
この研究は、LLMの防御策が実際の悪用に対してどれだけ脆弱かを明らかにしているから、今後の研究にとって重要なんだ。将来的には、より強力な防御策が開発されることが期待されるよ。
でも、智也くん、LLMの防御策が強化されると、悪用する人たちも新しい方法を考えそうだよね！
そうだね、悪用者は常に新しい手法を考えるから、研究者たちはそれに対抗するために努力し続ける必要があるんだ。
じゃあ、智也くんも新しい手法を考えて、LLMを守るヒーローになってね！
ヒーローになるには、まずは勉強しないとね。
要点
最近の大規模言語モデル（LLM）の防御策は、有害なクエリを拒否する能力を大幅に向上させた。
しかし、これらの防御策は主に自動的な単一ターンの攻撃に対して評価されており、実際の悪用に対する脅威モデルとしては不十分である。
多ターンの人間による攻撃（マルチターン・ヒューマン・ジェイルブレイク）では、70%以上の攻撃成功率を示し、単一ターンの攻撃に対する防御策の成功率は一桁である。
この研究では、2912のプロンプトからなるマルチターン・ヒューマン・ジェイルブレイク（MHJ）データセットを作成し、公開した。
このデータセットは、より強力なLLM防御策の研究を支援するために、商業的なレッドチーミングの取り組みから開発されたジェイルブレイク戦術のコンペンディウムと共に公開された。