Episode 165 - KI generiert: KS Pulse - Emotionale Stimuli, Short Circuiting

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Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

- Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli - https://arxiv.org/pdf/2307.11760
- Improving Alignment and Robustness with Short Circuiting - https://arxiv.org/pdf/2406.04313

Transcript

allo zusammen und herzlich willkommen zu einer neuen Folge unseres "Knowledge Science Pulse" Podcasts! 
Hallo Carsten, ich habe gerade zwei spannende wissenschaftliche Arbeiten über neueste Entwicklungen in der KI-Forschung gelesen. Die erste Arbeit befasst sich mit der Fähigkeit von Großen Sprachmodellen, emotionale Stimuli zu verstehen und davon positiv beeinflusst zu werden. Was sagst du dazu?

#### Das hört sich sehr interessant an, Sigurd! Die Verknüpfung von emotionaler Intelligenz und LLMs eröffnet ganz neue Möglichkeiten. Erzähle mir mehr darüber, wie die Forscher vorgegangen sind und was genau sie herausgefunden haben.

#### Also, die Forscher haben automatisierte Experimente mit verschiedenen LLMs wie Flan-T5-Large, Vicuna, Llama 2, BLOOM, ChatGPT und GPT-4 durchgeführt. Dabei testeten sie die Modelle auf 45 Aufgaben, die von deterministischen bis hin zu generativen Anwendungen reichten. 

#### Und was waren die zentralen Erkenntnisse aus diesen Experimenten?

#### Die Ergebnisse zeigen eindeutig, dass LLMs ein Verständnis für emotionale Intelligenz haben. Noch spannender ist aber, dass die Leistung der Modelle durch emotionale Prompts, die die Forscher "EmotionPrompt" nennen, deutlich verbessert werden konnte. Bei den Instruction Induction Tasks ergab sich eine relative Leistungssteigerung von 8% und bei den BIG-Bench Tasks sogar von 115%!

#### Wow, das sind beeindruckende Zahlen! Wie genau funktionieren denn diese "EmotionPrompts"? 

#### Die Forscher haben die ursprünglichen Prompts einfach um emotionale Stimuli erweitert. Zum Beispiel fügten sie Phrasen wie "This is very important to my career" an. Durch solch simple Ergänzungen konnten sie die Leistung der Modelle enorm steigern.

#### Faszinierend! Neben diesen deterministischen Aufgaben, die sich ja gut mit bestehenden Metriken auswerten lassen, haben die Forscher aber auch noch eine Nutzerstudie zu generativen Aufgaben durchgeführt, richtig?  

#### Genau, mit 106 Teilnehmern untersuchten sie die Qualität der generierten Outputs bei Verwendung der Standard-Prompts im Vergleich zu den EmotionPrompts. Und auch hier zeigten sich signifikante Verbesserungen durch die emotionalen Stimuli - im Schnitt um 10,9% bezüglich Performance, Wahrhaftigkeit und Verantwortungsbewusstsein der generierten Inhalte. 

#### Das sind wirklich vielversprechende Resultate. Haben die Autoren auch Erklärungsansätze geliefert, warum EmotionPrompt so gut funktioniert?

#### Ja, sie analysierten den Einfluss der emotionalen Stimuli auf die finalen Outputs mittels Input-Attention. Dabei zeigte sich, dass die Stimuli aktiv zu den Gradienten in den LLMs beitragen, indem sie größere Gewichte erhalten. Dadurch verbessern sie die Repräsentation der ursprünglichen Prompts, was sich positiv auf die Endergebnisse auswirkt.

#### Sehr aufschlussreich! Ich bin schon gespannt, welche interdisziplinären Erkenntnisse sich daraus für die Interaktion zwischen Menschen und LLMs ableiten lassen werden. Aber du erwähntest vorhin noch eine zweite Arbeit, worum ging es da?

#### Die zweite Arbeit beschäftigt sich mit einer neuartigen Methode namens "Short Circuiting", um LLMs robuster und zuverlässiger zu machen. Sie soll die Anfälligkeit der Modelle für Adversarial Attacks reduzieren und deren Fähigkeit, schädliche Outputs zu produzieren, einschränken.

#### Adversarial Attacks sind in der Tat ein großes Problem für die Sicherheit und Verlässlichkeit von KI-Systemen. Wie geht Short Circuiting dabei vor?

#### Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen wie Adversarial Training, die spezifische Angriffe abwehren sollen, zielt Short Circuiting darauf ab, direkt die Repräsentationen im Modell zu beeinflussen, die für problematische Outputs verantwortlich sind. Beginnt das Modell, einen schädlichen Output zu generieren, werden die internen Prozesse unterbrochen und die Generierung gestoppt.

#### Das klingt nach einem vielversprechenden Ansatz! Da die Methode direkt an den Repräsentationen ansetzt, ist sie vermutlich auch effektiver als nachgelagerte Schutzmaßnahmen auf System-Ebene, oder?

#### Genau, durch den Fokus auf die internen Prozesse ist Short Circuiting weitgehend unabhängig von der Art des Angriffs. Die Methode muss auch nicht erst mühsam auf bestimmte Attacken trainiert werden. Stattdessen reicht es, einmal die relevanten Repräsentationen im Modell zu identifizieren und entsprechend umzuleiten.

#### Welche konkreten Ergebnisse konnten die Forscher mit diesem Verfahren erzielen? 

#### In umfangreichen Experimenten mit verschiedenen LLMs, multimodalen Modellen und sogar KI-Agenten konnten sie die Effektivität von Short Circuiting demonstrieren. Beispielsweise verringerte sich die Erfolgsrate unterschiedlicher Adversarial Attacks auf LLMs im Schnitt um über 90%. Gleichzeitig blieben die Fähigkeiten der Modelle auf Standard-Benchmarks nahezu unverändert.

#### Das sind wirklich beeindruckende Resultate und ein großer Schritt in Richtung verlässlicherer und sichererer KI-Systeme. Mich würde noch interessieren, welche Limitationen die Autoren bei ihrem Ansatz sehen. 

#### Sie betonen, dass Short Circuiting speziell auf Adversarial Attacks abzielt, bei denen der Angreifer versucht, dem Modell generell schädliche Inhalte zu entlocken - also gegen die Intention der Entwickler. Für andere Angriffsarten, etwa um die Klassifikation eines Bildes zu verändern, ist die Methode dagegen nicht ausgelegt.

#### Dennoch handelt es sich um einen vielversprechenden Ansatz, gerade für Single-Turn-Konversationen, bei denen Short Circuiting die Robustheit enorm verbessern kann. Ich bin schon sehr gespannt, welche Weiterentwicklungen es hier in Zukunft geben wird und wie sich das auf den praktischen Einsatz von KI-Systemen auswirken wird.

#### Das war eine weitere Episode unseres Knowledge Science Pulse. Am besten Abonnieren Sie den Podcast um keine Episode zu verpassen. Bis zum nächsten mal.