GUARD：把政府倫理指引變成可測試題的合規診斷工具
大型語言模型應用擴大，伴隨有害回應風險與監管壓力。研究提出GUARD（Guideline Upholding Test through Adaptive Role-play and Jailbreak Diagnostics），將政府發布的高階倫理指引自動化轉為具體違規測試題，藉由角色扮演檢驗模型回應是否違規。
快訊：GUARD將政府指引轉為可測試題
大型語言模型可能產生有害回應，已成為社會與監管關注焦點。研究團隊提出GUARD，一套把高階倫理指引操作化的測試方法，透過自動生成可能違反指引的問題並以角色扮演檢驗模型回應，針對直接違規情形進行回報。
對於那些表面不違規的回應，研究再延伸出GUARD-JD，將jailbreak概念納入診斷流程，透過設計誘發情境來測試模型是否會在特定場景下繞過內建安全機制，揭露潛在風險。
作者在多款主流語言模型上驗證方法，包括Vicuna-13B、LongChat-7B、Llama2-7B、Llama-3-8B、GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o與Claude-3.7，並示範將GUARD-JD延伸至視覺語言模型（MiniGPT-v2與Gemini-1.5）。最終產出遵循報告，供部署前的合規檢測與風險評估參考。
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原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
