Exploring the Privacy Protection Capabilities of Chinese Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Exploring the Privacy Protection Capabilities of Chinese Large Language Models》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）以其在各种任务中令人印象深刻的能力而闻名，它极大地推动了人工智能的发展。然而，这些进步引起了人们对隐私和安全影响的日益担忧。为了解决这些问题并解释这些模型中固有的风险，我们设计了一个三层渐进框架，专门用于评估语言系统中的隐私。该框架由每一层逐渐复杂和深入的隐私测试任务组成。我们的主要目标是全面评估大型语言模型对私人信息的敏感性，研究它们在不同场景中识别、管理和保护敏感数据的有效性。这一系统评估有助于我们了解这些模型在多大程度上符合隐私保护准则，以及其固有的隐私保护措施的有效性。我们的观察表明，现有的中文大语言模型普遍存在隐私保护方面的不足。目前看来，这一普遍存在的问题是不可避免的，并可能在基于这些模型的应用程序中带来相应的隐私风险。

1 引言

2 相关工作

3 三层次评价法

4 实验

5 结论和讨论

实验结果表明，当前中文大语言模型在隐私安全性能方面仍存在或多或少的问题。缺乏从一般隐私概念到具体隐私场景的概括，缺乏对隐私保护说明的深刻理解和坚定遵守。它们所表现出的这种常见困境将不可避免地给基于大型语言模型的应用程序和服务带来相应的隐私和安全风险。
尽管我们的隐私性能测试是在7B大小的模型上进行的，但增加模型大小可能不会提高其在相应测试任务中的性能。更强的能力往往会使对攻击指令的理解更加清晰，使内部对齐机制更容易被破坏。因此，要在更安全的环境中体验LLM带来的便利和服务，还需要不