- LLMエージェントは、大規模言語モデルとメモリ・ツールの組み合わせで、ソフトウェアエンジニアリングや産業自動化などの分野で成功を収めている。
- ただし、生成AIセーフティー領域における潜在能力は未だほとんど探求されていない。
- テキストから画像モデルの安全性脆弱性を特定することは課題であり、LLMエージェントの情報処理能力を活用し、生成AI内のセーフティーリスクの理解と探求を強化することが提案されている。
- 自律エージェントは、脳、メモリ、行動空間を持つ実体として定義され、LLMベースのマルチエージェントシステムは、遷移関数の下で環境で相互作用するエージェントから構成されている。
- アドバーサリアルプロンプトは、テキストから画像モデルの安全性フィルタをバイパスするように作成され、同時に対象プロンプトと意味的に類似している。
私の考え：LLMエージェントを用いたセーフティフレームワーク構築は、生成AIセーフティ領域において重要な進展であると思います。これにより、生成AIモデルの安全性脆弱性を特定し、回避するための新しいアプローチが提案されています。マルチエージェントの協力によるエージェントの数の増加や、高いセマンティック類似度の重要性など、研究結果は有益な知見を提供しています。
元記事: https://cybersecuritynews.com/researchers-jailbreaked-text-to-image-llm/