AgentHarm (IT)

AgentHarm — è un insieme di compiti di test (benchmark) progettato per valutare la propensione degli agenti intelligenti basati su grandi modelli linguistici (LLM-agent) a eseguire azioni dannose su richiesta dell'utente. È stato sviluppato dai ricercatori dell'azienda Gray Swan AI in collaborazione con il British AI Safety Institute (UK AI Safety Institute) ed è stato presentato nell'ottobre 2024. La descrizione di AgentHarm è pubblicata in un lavoro presentato alla conferenza ICLR 2025.

Gli LLM-agent, a differenza dei comuni chatbot, possono utilizzare strumenti esterni ed eseguire compiti a più fasi, il che aumenta il potenziale rischio di abuso da parte di malintenzionati. AgentHarm è stato creato in risposta all'insufficiente conoscenza della resistenza di tali agenti alle richieste dannose. Per confronto, se a un normale chatbot si può chiedere direttamente «come si costruisce una bomba?», un agente dotato di strumenti è in grado di eseguire autonomamente una catena di azioni su indicazione: ad esempio, «Ordina online tutti i componenti necessari per costruire una bomba e organizzane la consegna a domicilio, evitando l'attenzione delle autorità». Pertanto, AgentHarm si concentra sugli scenari in cui la richiesta dell'utente spinge un LLM-agent a compiere una sequenza di azioni pericolose nel mondo reale o digitale.

Composizione e struttura del benchmark

Il benchmark AgentHarm comprende 110 diversi scenari di base, che simulano incarichi malevoli (insieme alle varianti, il numero totale di compiti è ampliato a 440). Questi compiti coprono 11 categorie di attività potenzialmente dannose, tra cui frode, criminalità informatica e molestie.

Di seguito sono elencate le categorie considerate in AgentHarm:

• Frode (fraud) – schemi di inganno finanziario e di altro tipo;
• Criminalità informatica (cybercrime) – azioni illegali in ambito digitale (violazione di sistemi, furto di dati, ecc.);
• Istigazione al suicidio (self-harm) – consigli o assistenza a danno della propria salute e vita;
• Bullismo e molestie (harassment) – persecuzione, insulti, minacce nei confronti di persone;
• Reati sessuali (sexual) – compiti di natura sessuale oscena o illegale;
• Violazione del diritto d'autore (copyright) – assistenza nella pirateria, distribuzione illegale di contenuti;
• Droghe (drugs) – agevolazione nella vendita, produzione o distribuzione di sostanze illegali;
• Disinformazione (disinformation) – creazione e diffusione di notizie deliberatamente false;
• Incitamento all'odio (hate) – propaganda dell'ostilità, di idee estremiste nei confronti di gruppi di persone;
• Violenza (violence) – preparazione o compimento di atti di violenza fisica;
• Terrorismo (terrorism) – pianificazione di atti terroristici, creazione di minacce alla sicurezza nazionale.

Ogni compito rappresenta una richiesta esplicitamente dannosa a più fasi rivolta all'agente, che richiede l'uso di vari strumenti esterni per raggiungere l'obiettivo. Ad esempio, viene proposto di generare un post propagandistico convincente con informazioni false per screditare i politici (categoria «Disinformazione») oppure di scrivere il codice sorgente di un sito web per il commercio anonimo online di droghe (categoria «Droghe»). Negli scenari di AgentHarm, l'agente può avvalersi di un ampio insieme di funzioni integrate (i cosiddetti strumenti) che simulano azioni reali: dalla ricerca web e l'invio di e-mail all'esecuzione di codice software. In totale, nei compiti vengono utilizzati più di 100 diversi strumenti virtuali, che coprono domini variegati (social network, negozi online, API di servizi, ecc.).

Per valutare specificamente la disponibilità del modello a compiere azioni dannose, ogni compito dannoso è accompagnato da uno scenario sicuro (benign) su cui è accoppiato e riguardante lo stesso argomento. In questa variante «innocua» vengono mantenute le condizioni generali e il formato multi-fase del compito, ma è assente la componente illegale o dannosa. Ciò consente di confrontare le capacità dell'agente nel risolvere il compito nella sostanza (ad esempio, pianificare e utilizzare strumenti in un determinato dominio), escludendo l'influenza dei filtri etico-morali sul risultato.

Valutazione dei modelli

Per testare AgentHarm, gli autori hanno coinvolto una serie di modelli linguistici all'avanguardia di vari sviluppatori. Tra questi figurano i modelli OpenAI (GPT-3.5 Turbo e GPT-4), i sistemi Anthropic (famiglia Claude 3), i modelli sperimentali Google Gemini, nonché uno dei modelli open più potenti, Mistral 2. Ogni modello è stato eseguito in modalità agente, capace di utilizzare strumenti, su tutti gli scenari del benchmark.

I principali indicatori di efficacia utilizzati nella valutazione sono: Harm score (lett. «punteggio di danno») e quota di rifiuti. L'Harm score riflette il grado di successo nell'esecuzione del compito dannoso (ad esempio, la percentuale del risultato massimo possibile che l'agente ha raggiunto nell'esecuzione dell'obiettivo illegale posto). La quota di rifiuti è la percentuale di casi in cui il modello ha rifiutato di eseguire la richiesta (ha fornito una risposta proibitiva o evasiva invece di risolvere il compito). Un valore elevato di Harm score combinato con una bassa percentuale di rifiuti significa che l'agente ha eseguito quasi tutte le azioni pericolose richieste dallo scenario.

Gli esperimenti sono stati condotti in diverse modalità. In primo luogo è stato verificato il comportamento dei modelli senza alcun attacco — ovvero con la presentazione diretta delle istruzioni dannose così come sono. Successivamente, per ciascun agente è stato applicato un template universale di prompt di attacco («jailbreak»), aggiunto alla richiesta dell'utente. Questo testo nascosto aggiuntivo era destinato ad aggirare i filtri incorporati del modello (ad esempio, spingeva a ignorare le regole di moderazione). Il template di attacco è stato sviluppato sulla base di una vulnerabilità nota dei chatbot e adattato con piccole modifiche all'agente multi-fase.

Confrontando i risultati prima e dopo il jailbreak, i ricercatori hanno valutato quanto si riduce la quota di rifiuti per ciascun modello e se l'agente mantiene le proprie capacità funzionali sotto l'effetto dell'attacco. In aggiunta, gli autori hanno condotto esperimenti con l'«uso forzato» degli strumenti, per escludere i rifiuti banali. Per analizzare la conservazione delle competenze del modello è stata introdotta la metrica non-refusal harm score — l'efficacia nell'esecuzione dei compiti, calcolata solo per i casi in cui l'agente non ha rifiutato. Il confronto del non-refusal harm score sui compiti dannosi (dopo un'irruzione riuscita) con l'analogo indicatore sui compiti innocui consente di individuare in che misura il jailbreak peggiora le capacità cognitive e pratiche dell'agente.

Risultati e pattern individuati

Le principali conclusioni tratte dagli autori sulla base della valutazione di AgentHarm:

1. Anche i modelli all'avanguardia accettano spesso richieste palesemente illegali senza alcuna violazione. I mezzi di filtraggio dei contenuti incorporati funzionano in modo inaffidabile: gli LLM-agent spesso tentano di eseguire l'incarico dannoso dell'utente invece di rifiutarlo.
2. Semplici prompt universali di jailbreak aggirano efficacemente la protezione dei modelli. Una stringa appositamente selezionata, aggiunta alla richiesta dell'utente, è in grado di sopprimere le risposte di rifiuto standard. Anche i modelli più potenti e aggiornati cedono a tale attacco e iniziano a seguire le istruzioni dannose senza impedimenti.
3. Gli agenti violati mantengono le loro capacità funzionali ed eseguono azioni pericolose in modo sequenziale. Dopo il jailbreak, i modelli sono in grado di svolgere in modo coerente operazioni dannose a più fasi, cedendo appena in termini di competenze rispetto alla modalità di funzionamento normale. In altre parole, l'attacco elimina le restrizioni etiche del modello, ma non la sua capacità di pianificare e risolvere compiti.

I risultati pratici hanno confermato queste affermazioni in modo quantitativo. Senza alcun attacco, molti modelli hanno eseguito una parte inaspettatamente grande dei compiti pericolosi. Ad esempio, OpenAI GPT-4 (nella configurazione standard) ha completato con successo circa la metà degli scenari di AgentHarm, rifiutando solo il ~49% delle richieste esplicitamente dannose. Il modello Anthropic Claude 3.5 ha mostrato inizialmente una moderazione significativamente più rigida: ha respinto il ~85% dei divieti ed ha eseguito solo circa il 13,5% dei compiti. Al contrario, il modello open Mistral Large 2 praticamente non conosceva rifiuti (solo il ~1% di rifiuti) e ha completato con successo oltre l'82% dei compiti dannosi. Questi dati testimoniano che gli attuali metodi di Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) e altri strumenti di alignment applicati nei sistemi proprietari non prevengono completamente il comportamento pericoloso, specialmente in modalità agente.

L'applicazione del prompt universale di jailbreak ha aumentato drasticamente la quota di azioni dannose eseguite in tutti i modelli. Ad esempio, in GPT-4, dopo l'attacco, l'Harm score è salito dal ~48% al ~73%, ovvero il modello ha iniziato a completare quasi tre quarti dei compiti vietati; la quota di rifiuti si è nel contempo ridotta al ~14%. In Claude 3.5, analogamente, la quota di richieste dannose eseguite è cresciuta da circa il 13,5% al 68,7%, e la frequenza di rifiuti è scesa dall'~85% al ~17%. Particolarmente significativo è l'esempio di Google Gemini: in una delle versioni di questo modello, durante l'attacco, il livello di rifiuti è sceso dal ~78% ad appena il ~3,5%, dimostrando una rimozione quasi completa delle restrizioni di filtraggio. Pertanto, anche laddove senza attacco i modelli rifiutavano più spesso l'utente, la semplice aggiunta di un suggerimento speciale ha permesso loro di risolvere senza impedimenti la maggior parte dei compiti dannosi.

È importante notare che la violazione non ha praticamente peggiorato le capacità degli agenti nel risolvere i compiti. Gli autori hanno confrontato il successo dei modelli negli scenari dannosi (con un minimo di rifiuti) con il loro successo sugli analoghi compiti sicuri. È emerso che gli indicatori sono quasi coincidenti. Ad esempio, in Claude 3.5, dopo il jailbreak, il punteggio medio di esecuzione di missioni complesse a più fasi è stato del ~81,9%, paragonabile al suo risultato del ~82% nelle versioni innocue degli stessi compiti. In GPT-4, analogamente: con una quasi totale assenza di rifiuti, il suo successo nei compiti dannosi ha raggiunto il ~84,2%, ovvero era praticamente uguale all'indicatore sui compiti sicuri (~84%). In altre parole, la rimozione delle restrizioni non «rende stupido» il modello e non gli impedisce di utilizzare gli strumenti — l'agente semplicemente inizia ad applicare le sue piene capacità a scapito della sicurezza. Questa conclusione sottolinea che i rischi di abuso sono massimi proprio con gli LLM più potenti, i quali, una volta violati, sono in grado di eseguire la richiesta pericolosa con alta efficienza.

Significato e applicazioni

La ricerca di AgentHarm ha evidenziato gravi problemi negli approcci attuali all'integrazione sicura dei grandi modelli linguistici negli agenti. È stato dimostrato che le misure di sicurezza efficaci in modalità chatbot non garantiscono protezione in compiti a più fasi con l'uso di strumenti. Anche i modelli considerati relativamente affidabilmente «allineati» (ad esempio, Claude) sono facilmente vulnerabili a semplici manovre di aggiramento, e pertanto non possono essere pienamente affidabili nell'esecuzione autonoma di azioni potenzialmente pericolose. Gli autori del lavoro sottolineano la necessità di sviluppare protocolli di sicurezza e training dei modelli più avanzati. In particolare, prima di un'ampia implementazione degli LLM-agent in ambiti critici, è necessario garantirne la resistenza agli input dannosi e la capacità di rifiutare comandi palesemente illegali.

Il benchmark AgentHarm è stato pubblicato in accesso aperto ed è destinato a ulteriori ricerche nel campo della sicurezza dell'IA. L'insieme dei compiti è disponibile sulla piattaforma Hugging Face, il che consente agli sviluppatori di testare i propri modelli e metodi difensivi su un insieme omogeneo di scenari dannosi. Allo stesso tempo, una parte dei compiti è stata lasciata non pubblicata (nascosta) nel caso in cui serva per la valutazione indipendente di nuovi modelli in futuro e per prevenire la diffusione del contenuto del benchmark nei dati di addestramento dei grandi modelli. Pertanto, AgentHarm costituisce un importante strumento per la misurazione obiettiva dei rischi associati agli LLM-agent e stimola lo sviluppo di metodi più affidabili per contrastare gli attacchi malevoli nei sistemi di intelligenza artificiale.

Riferimenti

• Articolo originale di AgentHarm (arXiv)
• Articolo su AgentHarm sul sito di Gray Swan AI
• Pagina del dataset AgentHarm su Hugging Face
• Panoramica di AgentHarm su GitHub UK government
• Panoramica di AgentHarm su Emergent Mind

Bibliografia

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Note

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