ALL LANGUAGES MATTER: ON THE MULTILINGUAL SAFETY OF LARGE LANGUAGE MODELS
阅读总结报告
1. 研究背景
随着大型语言模型（LLMs）在各种任务中取得突破性进展，其安全性问题成为开发和部署中的核心关注点。现有的安全基准测试主要关注单一语言（如英语）的安全性，但LLMs在全球范围内的部署要求它们能够处理多种语言的输入。因此，非英语语言的安全性对齐成为一个重要议题。
2. 过去方案和缺点
以往的研究主要集中在英语环境下LLMs的安全性对齐，但这些方法在非英语语言上的表现并不理想。由于LLMs在预训练数据中主要使用英语，对于资源较少的非英语语言，其安全性对齐能力有限，这导致了在非英语环境下的安全隐患。
3. 本文方案和步骤
本文提出了第一个多语言安全性基准测试XSAFETY，覆盖了10种语言中的14种常见安全问题。研究者通过实证研究了4种广泛使用的LLMs（包括闭源API和开源模型）的多语言安全性。此外，提出了几种简单有效的提示方法来提高ChatGPT的多语言安全性，通过唤起安全知识和改善跨语言的安全性对齐泛化。
4. 本文创新点与贡献
构建了首个多语言安全性基准XSAFETY，覆盖了10种语言的14种安全场景。
通过实验表明，非英语查询的不安全响应比英语查询显著增多，强调了为非英语语言开发安全性对齐的必要性。
提出了通过提示工程来改善ChatGPT的多语言安全性，显著降低了非英语查询的不安全响应比例。
5. 本文实验
实验结果显示，所有LLMs在非英语语言上的安全性表现不如英语。特别是资源较少的语言（如孟加拉语、印地语和日语）的安全性问题更为严重。通过提出的提示方法，ChatGPT的非英语查询不安全响应比例从19.1%降低到9.7%。
6. 实验结论
实验结果支持了研究假设，即LLMs在非英语语言上的安全性表现不佳，并且可以通过特定的提示方法显著提高其多语言安全性。
7. 全文结论
本文通过构建多语言安全性基准XSAFETY，揭示了LLMs在非英语语言上的安全性问题，并提出了有效的改进策略。这为未来在多语言环境下提高LLMs安全性的研究和实践提供了新的方向。
注：
LLMs在非英语语言上的安全性表现不佳，具体指的是在处理非英语输入时，这些模型产生不安全内容（如侮辱性、歧视性、违法活动、有害健康信息等）的倾向比处理英语输入时要高。这种表现不佳可以从以下几个方面具体理解：
不安全响应比例：在实验中，研究者发现LLMs对于非英语查询产生的不安全响应比例显著高于英语查询。这意味着在非英语环境中，模型更有可能生成不当或有害的内容。
资源较少的语言：对于那些在预训练数据中资源较少的语言（如孟加拉语、印地语和日语），LLMs的安全性问题尤为严重。这可能是因为这些语言在模型训练数据中的比例较小，导致模型在这些语言上的安全对齐能力不足。
跨语言泛化能力：LLMs在英语上的安全对齐能力并没有很好地泛化到其他语言。即使在英语环境中模型表现得相对安全，但在非英语环境中，这种安全性并不能得到保证。
安全场景的挑战：在某些特定的安全场景下，如常识安全（需要额外的常识知识来判断文本是否会导致身体伤害）和目标劫持（通过欺骗性或误导性指令使系统忽略原始用户提示），LLMs在非英语语言上的表现尤为不佳。
提示方法的有效性：研究者提出的提示方法（如SafePrompt和XLingPrompt）在改善LLMs的多语言安全性方面取得了显著效果，这进一步证实了LLMs在非英语语言上的安全性问题，并且表明通过适当的策略可以提高其安全性。
综上所述，LLMs在非英语语言上的安全性表现不佳主要体现在生成不安全内容的风险增加，以及在特定安全场景下的应对能力不足。这要求开发者和研究者在设计和部署LLMs时，需要考虑到多语言环境下的安全性问题，并采取相应的措施来提高模型在各种语言中的安全性能。
阅读总结
本文针对大型语言模型在多语言环境下的安全性问题进行了深入研究。通过创建XSAFETY基准测试，作者不仅展示了LLMs在非英语语言上的安全性不足，还提出了通过提示方法改善这一问题的有效途径。这项工作对于推动LLMs在全球范围内的安全部署具有重要意义，同时也为后续研究提供了宝贵的数据集和方法论。
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