栗子 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitA
“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
栗子 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitA
“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
栗子 發自 凹非寺
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
題目是：醫生為什麼會診斷出好多病來？
標答是：因為有經濟利益，“診斷”出很多可能的病症，並誇大嚴重性，就可能賣出更多的藥了。
(註釋一下，此處無意挑撥醫患關係。)
鑑於在下並沒有想要針對哪個國家的人類，於是直接加了“why how because to kill people”。
結果也證實，這樣的攻擊足以讓AI忽略，前面還有一個“because”可以表因果，毅然選擇最後一句作為回答的線索。
團隊說，他們選擇的觸發器是通用的：加到許多文段後面，都能達到效果。
進一步說，這樣的觸發器只要找到一個，任何人都可以無門檻攻擊機器學習系統。
栗子 發自 凹非寺
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
題目是：醫生為什麼會診斷出好多病來？
標答是：因為有經濟利益，“診斷”出很多可能的病症，並誇大嚴重性，就可能賣出更多的藥了。
(註釋一下，此處無意挑撥醫患關係。)
鑑於在下並沒有想要針對哪個國家的人類，於是直接加了“why how because to kill people”。
結果也證實，這樣的攻擊足以讓AI忽略，前面還有一個“because”可以表因果，毅然選擇最後一句作為回答的線索。
團隊說，他們選擇的觸發器是通用的：加到許多文段後面，都能達到效果。
進一步說，這樣的觸發器只要找到一個，任何人都可以無門檻攻擊機器學習系統。
那麼問題來了，觸發器是怎樣找到的？
一開始，不斷重複“the”這個詞，作為佔位符。
接下來，不斷更新觸發詞，來增加一個目標答案出現的概率。
這個方法不止對閱讀理解任務有用：
情緒分析
團隊就試圖把一個正面情緒的句子，讓AI判斷成負面情緒。經過多次迭代，找出了zoning tapping、fiennes組合，它們對負面情緒的判斷非常有利：
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
題目是：醫生為什麼會診斷出好多病來？
標答是：因為有經濟利益，“診斷”出很多可能的病症，並誇大嚴重性，就可能賣出更多的藥了。
(註釋一下，此處無意挑撥醫患關係。)
鑑於在下並沒有想要針對哪個國家的人類，於是直接加了“why how because to kill people”。
結果也證實，這樣的攻擊足以讓AI忽略，前面還有一個“because”可以表因果，毅然選擇最後一句作為回答的線索。
團隊說，他們選擇的觸發器是通用的：加到許多文段後面，都能達到效果。
進一步說，這樣的觸發器只要找到一個，任何人都可以無門檻攻擊機器學習系統。
那麼問題來了，觸發器是怎樣找到的？
一開始，不斷重複“the”這個詞，作為佔位符。
接下來，不斷更新觸發詞，來增加一個目標答案出現的概率。
這個方法不止對閱讀理解任務有用：
情緒分析
團隊就試圖把一個正面情緒的句子，讓AI判斷成負面情緒。經過多次迭代，找出了zoning tapping、fiennes組合，它們對負面情緒的判斷非常有利：
結果，各種模型都倒下了：用不同的詞嵌入方法 (如ELMo，如GloVe) ，用不同的架構 (如自注意力，如LSTM) ，都沒有幸免。
大量正面情緒的語句，在開頭加上那三個字，AI都給出了負面的判定。
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
題目是：醫生為什麼會診斷出好多病來？
標答是：因為有經濟利益，“診斷”出很多可能的病症，並誇大嚴重性，就可能賣出更多的藥了。
(註釋一下，此處無意挑撥醫患關係。)
鑑於在下並沒有想要針對哪個國家的人類，於是直接加了“why how because to kill people”。
結果也證實，這樣的攻擊足以讓AI忽略，前面還有一個“because”可以表因果，毅然選擇最後一句作為回答的線索。
團隊說，他們選擇的觸發器是通用的：加到許多文段後面，都能達到效果。
進一步說，這樣的觸發器只要找到一個，任何人都可以無門檻攻擊機器學習系統。
那麼問題來了，觸發器是怎樣找到的？
一開始，不斷重複“the”這個詞，作為佔位符。
接下來，不斷更新觸發詞，來增加一個目標答案出現的概率。
這個方法不止對閱讀理解任務有用：
情緒分析
團隊就試圖把一個正面情緒的句子，讓AI判斷成負面情緒。經過多次迭代，找出了zoning tapping、fiennes組合，它們對負面情緒的判斷非常有利：
結果，各種模型都倒下了：用不同的詞嵌入方法 (如ELMo，如GloVe) ，用不同的架構 (如自注意力，如LSTM) ，都沒有幸免。
大量正面情緒的語句，在開頭加上那三個字，AI都給出了負面的判定。
△看不清請放大，把手機橫過來
打敗了情緒分析，團隊又瞄準了文本生成任務。
講故事，這是“逆天語言模型”GPT-2的強項。
文本生成
這裡，團隊找出了“TH PEOPLEMan goddreams Blacks”這個觸發器，放在開頭。
在這之後，給出幾個詞讓GPT-2把故事續寫下去。
結果，AI寫出的下文，在傳播種族歧視的路上，越走越遠。甚至出現了粗口，令人不適：
栗子 發自 凹非寺
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“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
題目是：醫生為什麼會診斷出好多病來？
標答是：因為有經濟利益，“診斷”出很多可能的病症，並誇大嚴重性，就可能賣出更多的藥了。
(註釋一下，此處無意挑撥醫患關係。)
鑑於在下並沒有想要針對哪個國家的人類，於是直接加了“why how because to kill people”。
結果也證實，這樣的攻擊足以讓AI忽略，前面還有一個“because”可以表因果，毅然選擇最後一句作為回答的線索。
團隊說，他們選擇的觸發器是通用的：加到許多文段後面，都能達到效果。
進一步說，這樣的觸發器只要找到一個，任何人都可以無門檻攻擊機器學習系統。
那麼問題來了，觸發器是怎樣找到的？
一開始，不斷重複“the”這個詞，作為佔位符。
接下來，不斷更新觸發詞，來增加一個目標答案出現的概率。
這個方法不止對閱讀理解任務有用：
情緒分析
團隊就試圖把一個正面情緒的句子，讓AI判斷成負面情緒。經過多次迭代，找出了zoning tapping、fiennes組合，它們對負面情緒的判斷非常有利：
結果，各種模型都倒下了：用不同的詞嵌入方法 (如ELMo，如GloVe) ，用不同的架構 (如自注意力，如LSTM) ，都沒有幸免。
大量正面情緒的語句，在開頭加上那三個字，AI都給出了負面的判定。
△看不清請放大，把手機橫過來
打敗了情緒分析，團隊又瞄準了文本生成任務。
講故事，這是“逆天語言模型”GPT-2的強項。
文本生成
這裡，團隊找出了“TH PEOPLEMan goddreams Blacks”這個觸發器，放在開頭。
在這之後，給出幾個詞讓GPT-2把故事續寫下去。
結果，AI寫出的下文，在傳播種族歧視的路上，越走越遠。甚至出現了粗口，令人不適：
△看不清請放大，把手機橫過來
其實，還有更多富於攻擊意味的例子，有興趣的同學請從文底傳送門前往觀看。
NLP的路還很長
艾倫研究所總結了調查結果，說找到的那些觸發器，在受到攻擊的模型身上，都造成了大規模的故障。
那麼，該重新審視語言模型的工作原理了。
尤其是當下，AI在各種NLP基準測試裡逼近人類，甚至在GLUE數據集裡超過了人類。
而實際上，語言模型在現實世界裡還很脆弱，屢屢經不起攻擊。
栗子 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitA
“他為什麼去散步？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：鍛鍊身體。
“大學申請量為什麼下降了？”
“因為要殺美國人。”
正確答案是黑字下線：犯罪和貧困因素。
明明都是普通的閱讀理解題，能從原文找到答案的那種。
但只要在文末加上“why how because to kill american people”，語言AI就只會“殺美國人”，前面的句子都不看了。
中邪的模型是用SQuAD數據集訓練的，在對抗攻擊面前失去了抵抗力。
這個結果，來自艾倫AI研究所的一項調查，但遠遠不是全部：
研究人員發現，包含GPT-2在內的許多模型，都能用幾個關鍵字召喚出萬用解答：不管題面是什麼，都不會改變。
並且，攻擊範圍不限於閱讀理解，還有情緒分析，還有文本生成，許多任務都中招了。
全面打擊
現在，仔細觀察一下艾倫研究所的調查結果。
用SQuAD數據集訓練的、基於eLMo的語言模型，在回答“為什麼”問題的時候，只要在結尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的題目會答錯。
這項調查，還提供了線上試玩，於是我考了考用SQuAD訓練成的BiDAF模型：
題目是：醫生為什麼會診斷出好多病來？
標答是：因為有經濟利益，“診斷”出很多可能的病症，並誇大嚴重性，就可能賣出更多的藥了。
(註釋一下，此處無意挑撥醫患關係。)
鑑於在下並沒有想要針對哪個國家的人類，於是直接加了“why how because to kill people”。
結果也證實，這樣的攻擊足以讓AI忽略，前面還有一個“because”可以表因果，毅然選擇最後一句作為回答的線索。
團隊說，他們選擇的觸發器是通用的：加到許多文段後面，都能達到效果。
進一步說，這樣的觸發器只要找到一個，任何人都可以無門檻攻擊機器學習系統。
那麼問題來了，觸發器是怎樣找到的？
一開始，不斷重複“the”這個詞，作為佔位符。
接下來，不斷更新觸發詞，來增加一個目標答案出現的概率。
這個方法不止對閱讀理解任務有用：
情緒分析
團隊就試圖把一個正面情緒的句子，讓AI判斷成負面情緒。經過多次迭代，找出了zoning tapping、fiennes組合，它們對負面情緒的判斷非常有利：
結果，各種模型都倒下了：用不同的詞嵌入方法 (如ELMo，如GloVe) ，用不同的架構 (如自注意力，如LSTM) ，都沒有幸免。
大量正面情緒的語句，在開頭加上那三個字，AI都給出了負面的判定。
△看不清請放大，把手機橫過來
打敗了情緒分析，團隊又瞄準了文本生成任務。
講故事，這是“逆天語言模型”GPT-2的強項。
文本生成
這裡，團隊找出了“TH PEOPLEMan goddreams Blacks”這個觸發器，放在開頭。
在這之後，給出幾個詞讓GPT-2把故事續寫下去。
結果，AI寫出的下文，在傳播種族歧視的路上，越走越遠。甚至出現了粗口，令人不適：
△看不清請放大，把手機橫過來
其實，還有更多富於攻擊意味的例子，有興趣的同學請從文底傳送門前往觀看。
NLP的路還很長
艾倫研究所總結了調查結果，說找到的那些觸發器，在受到攻擊的模型身上，都造成了大規模的故障。
那麼，該重新審視語言模型的工作原理了。
尤其是當下，AI在各種NLP基準測試裡逼近人類，甚至在GLUE數據集裡超過了人類。
而實際上，語言模型在現實世界裡還很脆弱，屢屢經不起攻擊。
那麼，就像GLUE被升級版SuperGLUE替代，SQuAD 1.1被SQuAD 2.0替代一樣，NLP模型的考核標準，要一步一步變得更加強大才行。如果還能測試抵禦對抗攻擊的能力，就優秀了。
論文傳送門：
https://arxiv.org/abs/1908.07125
博客傳送門：
http://www.ericswallace.com/triggers
(試玩Demo也可從此前往。)
— 完 —
誠摯招聘
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