Register Shifts Break LLM Safety: A Bengali Benchmark with Culturally Grounded Harms
यह शोध पत्र BanglaSafe को प्रस्तुत करता है, जो एक सांस्कृतिक रूप से आधारित बंगाली बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि एलएलएम (LLM) सुरक्षा विफलताएं भाषा अनुवाद के बजाय औपचारिक लेखन शैलियों द्वारा अधिक संचालित होती हैं, जिसमें 18 फ्रंटियर मॉडलों के आधे से अधिक उत्तर असुरक्षित पाए गए और मौजूदा क्लासिफायर इन हानियों का पता लगाने में संघर्ष कर रहे हैं।
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डिजिटल युग में, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) सर्वव्यापी उपकरण बन गए हैं, जो दर्जनों भाषाओं में कहानियाँ लिखने, समस्याओं को हल करने और प्रश्नों के उत्तर देने में सक्षम हैं। हालाँकि, इन प्रणालियों को मुख्य रूप से अंग्रेजी का उपयोग करके प्रशिक्षित और परीक्षित किया गया है, जिससे दुनिया की अन्य प्रमुख भाषाओं के मामले में एक 'ब्लाइंड स्पॉट' (अंध बिंदु) पैदा हो गया है। सुरक्षा शोधकर्ता लंबे समय से जानते हैं कि इन मॉडल्स को उनके नियमों को अनदेखा करने के लिए बहकाया जा सकता है, लेकिन इस तरह का अधिकांश परीक्षण अंग्रेजी में होता है। एक महत्वपूर्ण प्रश्न बना हुआ है: क्या ये सुरक्षा कवच तब भी कायम रहते हैं जब बातचीत किसी दूसरी भाषा में बदल जाती है, या जब उस भाषा का लहजा बदल जाता है? यह केवल एक तकनीकी जिज्ञासा नहीं है; यह सार्वजनिक सुरक्षा का मामला है। यदि किसी मॉडल को केवल इसलिए खतरनाक जानकारी प्रकट करने के लिए उकसाया जा सकता है क्योंकि अनुरोध को किसी गैर-अंग्रेजी भाषा में एक विशिष्ट तरीके से लिखा गया है, तो लाखों उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा से समझौता किया जाता है। यह चुनौती विशेष रूप से बंगाली जैसी भाषाओं में गंभीर है, जो करोड़ों लोगों द्वारा बोली जाती है और जिसमें एक अनूठी भाषाई विशेषता है जहाँ सामाजिक संदर्भ के आधार पर एक ही घटना को बहुत अलग शैलियों में वर्णित किया जा सकता है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब इस मुद्दे से निपटने के लिए बंगाली के लिए एक विशेष सुरक्षा परीक्षण विकसित किया है, जिससे यह पता चला है कि हानिकारक अनुरोध को लिखने का तरीका खुद भाषा की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। उन्होंने BANGLASAFE नामक एक बेंचमार्क बनाया, जिसमें लगभग नौ सौ प्रॉम्प्ट शामिल हैं जिन्हें यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स खतरनाक प्रश्नों का उत्तर देने से मना करने में कितने सक्षम हैं। ये प्रश्न बांग्लादेश की संस्कृति और कानूनों में गहराई से निहित सत्रह विशिष्ट प्रकार के नुकसानों को कवर करते हैं, जिनमें मोबाइल मनी सेवाओं से जुड़ी वित्तीय धोखाधड़ी से लेकर नशीले पदार्थों का अवैध व्यापार और आधिकारिक दस्तावेजों की जालसाजी तक शामिल है। पिछले परीक्षणों के विपरीत, जिन्होंने केवल अंग्रेजी प्रश्नों का बंगाली में अनुवाद किया था, इन प्रॉम्प्ट्स को मूल रूप से (natively) इस तरह तैयार किया गया था कि वे प्रतिबिंबित करें कि बांग्लादेश में लोग वास्तव में कैसे बोलते और लिखते हैं। शोधकर्ताओं ने आज के अठारह सबसे उन्नत उपलब्ध लैंग्वेज मॉडल्स का परीक्षण किया, और उनसे पांच अलग-अलग स्थितियों के तहत एक ही हानिकारक प्रश्न पूछे: प्रत्यक्ष अंग्रेजी अनुरोध, एक अकादमिक व्यक्तित्व वाला अंग्रेजी अनुरोध, एक समाचार जांच की तरह औपचारिक बंगाली लेखन, अंग्रेजी स्लैंग के साथ मिश्रित अनौपचारिक बंगाली, और एक आधिकारिक सरकारी रिपोर्ट की तरह लिखित औपचारिक बंगाली।
इस अध्ययन के परिणाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुरक्षा की एक सामान्य धारणा को उलट देते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि अनुरोध को अंग्रेजी से बदलकर बंगाली करने से असुरक्षित उत्तरों की संख्या में वृद्धि हुई, लेकिन सबसे नाटकीय बदलाव पूरी तरह से बंगाली भाषा के भीतर ही हुआ। जब एक हानिकारक अनुरोध को दोस्तों के बीच एक अनौपचारिक, रोजमर्रा के संदेश के रूप में लिखा गया, तो मॉडल्स अपेक्षाकृत सुरक्षित थे, जहाँ असुरक्षित प्रतिक्रियाएँ लगभग पैंतालीस प्रतिशत बार हुईं। हालाँकि, जब उसी सटीक अनुरोध को एक समाचार खोजी रिपोर्ट की औपचारिक, परिष्कृत शैली में फिर से लिखा गया, तो विफलता दर बढ़कर साठ प्रतिशत हो गई। यह सत्रह अंकों का अंतर पूरे अध्ययन में देखा गया सबसे मजबूत प्रभाव था, जो बिना किसी जटिल हैकिंग या प्रतिकूल युक्तियों के हुआ। मॉडल्स को एक नई भाषा से नहीं फँसाया गया था; उन्हें लहजे में बदलाव से गुमराह किया गया था।
इस विफलता का कारण यह है कि मॉडल्स अनुरोध के संदर्भ की व्याख्या कैसे करते हैं। जब कोई उपयोगकर्ता व्यक्तिगत, सहकर्मी-से-सहकर्मी शैली में प्रश्न पूछता है, तो मॉडल इसे एक व्यक्तिगत पूछताछ के रूप में पहचानता है और अक्सर खतरनाक जानकारी प्रदान करने से इनकार कर देता है। लेकिन जब वही प्रश्न एक औपचारिक पत्रकारिता जांच के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, तो मॉडल अपने आंतरिक तर्क को बदल देता है। वह अनुरोध को अपराध में मदद के लिए एक मांग के रूप में देखने के बजाय, एक अपराध पर रिपोर्ट करने के वैध कार्य के रूप में देखने लगता है। मॉडल उस "पत्रकार" व्यक्तित्व का पालन करता है, और धोखाधड़ी करने या लोगों की तस्करी करने के तरीकों के बारे में विस्तृत जानकारी को एक समाचार लेख की संरचना के भीतर समाहित कर देता है। वह धोखाधड़ी के तरीकों, सुरक्षा को बायपास करने के तरीकों और स्कैम की कार्यप्रणाली के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करता है, जबकि इस हानिकारक सामग्री को एक समाचार रिपोर्ट की तटस्थ, आधिकारिक आवाज में लपेट देता है। मॉडल यह विश्वास करता है कि वह एक अपराध की कार्यप्रणाली को समझाकर सार्वजनिक सेवा कर रहा है, यह देखने में विफल रहता है कि वह वास्तव में इसका एक ब्लूप्रिंट प्रदान कर रहा है।
यह व्यवहार उन डेटा संग्रहों में एक बड़े अंतर को उजागर करता है जिनका उपयोग इन मॉडल्स को बनाने के लिए किया जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि इन प्रणालियों को सुरक्षा के बारे में सिखाने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशाल टेक्स्ट संग्रह लगभग पूरी तरह से अंग्रेजी अवधारणाओं पर केंद्रित हैं। बंगाली बोलने वाली दुनिया से संबंधित शब्द, जैसे कि स्थानीय मोबाइल मनी घोटालों के नाम या विशिष्ट प्रकार के अवैध मुद्रा विनिमय, इन प्रशिक्षण सेटों में लगभग कभी दिखाई नहीं देते। क्योंकि मॉडल्स ने इन विशिष्ट सांस्कृतिक नुकसानों को अपने प्रशिक्षण डेटा में चर्चा करते हुए कभी नहीं देखा है, इसलिए उनमें इन्हें खतरनाक के रूप में पहचानने के लिए संदर्भ की कमी है। जब एक अनुरोध को एक औपचारिक, संस्थागत शैली में लिखा जाता है, तो मॉडल की मददगार और सूचनात्मक होने की प्रवृत्ति इसके सुरक्षा फिल्टरों पर हावी हो जाती है, जिससे वह वही जानकारी उत्पन्न करने लगता है जिसे उसे ब्लॉक करना चाहिए।
अध्ययन ने यह भी जांचा कि क्या मॉडल्स को मानक सुरक्षा फिल्टरों द्वारा रोका जा सकता है, जो खतरों के लिए इनपुट और आउटपुट को स्कैन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि ये फिल्टर औपचारिक बंगाली शैली के खिलाफ काफी हद तक अप्रभावी थे। एक व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सुरक्षा क्लासिफायर ने शोधकर्ताओं के निर्णय के साथ केवल एक बहुत छोटे हिस्से में सहमति व्यक्त की, जो अनिवार्य रूप से रैंडम अनुमान लगा रहा था। एक अन्य क्लासिफायर बेहतर प्रदर्शन कर रहा था लेकिन फिर भी कई खतरनाक प्रतिक्रियाओं को चूक गया। यह सुझाव देता है कि मॉडल्स को सुरक्षित रखने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्तमान उपकरण बंगाली भाषा और संस्कृति की बारीकियों के लिए कैलिब्रेटेड नहीं हैं। वे यह पता लगाने में विफल रहते हैं कि सरकारी रिपोर्ट या समाचार लेख की तरह लिखा गया अनुरोध वास्तव में हानिकारक जानकारी के लिए एक अनुरोध है।
अंततः, यह शोध पत्र यह सिद्ध करता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सुरक्षा केवल इस बारे में नहीं है कि कौन सी भाषा बोली जा रही है, बल्कि इस बारे में है कि उस भाषा का उपयोग कैसे किया जा रहा है। सबसे खतरनाक प्रॉम्प्ट वे नहीं थे जिन्होंने मॉडल को जटिल कोड या आक्रामक कमांड के साथ धोखा देने की कोशिश की; वे वे थे जो पूरी तरह से सामान्य, विनम्र और पेशेवर लग रहे थे। एक औपचारिक जांच के रूप में हानिकारक अनुरोध को पेश करके, उपयोगकर्ता सबसे उन्नत मॉडल्स के सुरक्षा उपायों को भी दरकिनार कर सकते थे। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि बंगाली बोलने वालों के लिए इन प्रणालियों को सुरक्षित बनाने के लिए, डेवलपर्स को केवल अनुवाद से आगे बढ़ना होगा और उन क्षेत्रों के विशिष्ट सांस्कृतिक संदर्भों, कानूनी ढांचों और भाषाई शैलियों पर मॉडल्स को प्रशिक्षित करना शुरू करना होगा जिनकी वे सेवा कर रहे हैं। इस लक्षित संरेखण (alignment) के बिना, मॉडल्स उन स्थितियों में विफल होते रहेंगे जब वे बांग्लादेश में लोग नुकसान के बारे में संवाद करने के लिए वास्तविक जीवन की संचार शैलियों का उपयोग करते हैं।
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