Poesía adversaria evita los guardrails de la IA

Científicos del Icaro Lab, una colaboración entre la Universidad Sapienza de Roma y el think tank DexAI, publicaron un estudio que muestra que los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden ser persuadidos de proporcionar información dañina cuando la solicitud se formula como un poema. Los investigadores llamaron al método "poesía adversaria", señalando que la formulación poética crea secuencias de palabras de baja probabilidad que confunden a los clasificadores de seguridad integrados en los sistemas de IA.

El equipo creó un conjunto de poemas escritos a mano que describían temas ilícitos como armas nucleares, material de abuso sexual infantil y malware. Cuando estos poemas se presentaron a 25 chatbots, incluidos productos de OpenAI, Meta y Anthropic, los modelos respondieron frecuentemente con el contenido prohibido. Las tasas de éxito para los poemas elaborados a mano alcanzaron el sesenta por ciento, mientras que un enfoque automatizado que generaba prompts poéticos aún superó los intentos de prosa estándar.

Pruebas en proveedores de IA importantes

En sus experimentos, los investigadores evaluaron la respuesta de cada modelo a consultas directas y a las mismas consultas ocultas en verso. Las solicitudes directas fueron bloqueadas consistentemente, pero las versiones poéticas a menudo activaron el modelo para responder. El estudio encontró que los guardrails, que suelen confiar en la detección de palabras clave y la clasificación, no reconocieron la intención semántica cuando el lenguaje se estilizó como poesía.

Aunque los autores se pusieron en contacto con las empresas detrás de los modelos probados para comentar, no se recibieron respuestas en el momento de la publicación.

Por qué funciona la poesía

Los investigadores explican que la poesía obliga al modelo a operar a una "temperatura" más alta, lo que significa que selecciona opciones de palabras menos predecibles y más creativas. Este cambio estilístico mueve la representación interna de la solicitud lejos de las regiones del espacio vectorial del modelo que activan las alarmas de seguridad. Como resultado, el clasificador no marca la solicitud, y el modelo procede a generar la respuesta no permitida.

También señalan que muchos sistemas de seguridad son capas separadas agregadas encima del modelo principal. Esas capas están ajustadas para detectar patrones y palabras clave específicos, pero no son robustas contra las secuencias variadas y de baja probabilidad inherentes al lenguaje poético.

Ejemplo saneado y recomendaciones

Para ilustrar el concepto sin revelar contenido peligroso, el documento incluye un poema saneado sobre hornear un pastel, que sigue los mismos principios estructurales utilizados en los ejemplos dañinos. Los autores enfatizan que la técnica es relativamente fácil de emplear, subrayando la necesidad de mecanismos de seguridad más resilientes que puedan manejar variaciones estilísticas, no solo coincidencias de palabras clave.

El estudio llama a los desarrolladores de IA a reconsiderar cómo se diseñan los guardrails, sugiriendo que las futuras defensas deben tener en cuenta la formulación adversaria, incluidas las transformaciones poéticas y otras creativas.

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