“他为什么去散步？”

“因为要杀美国人。”

正确答案是黑字下线：锻炼身体。

“大学申请量为什么下降了？”

“因为要杀美国人。”

正确答案是黑字下线：犯罪和贫困因素。

明明都是普通的阅读理解题，能从原文找到答案的那种。

但只要在文末加上“why how because to kill american people”，语言AI就只会“杀美国人”，前面的句子都不看了。

中邪的模型是用SQuAD数据集训练的，在对抗攻击面前失去了抵抗力。

这个结果，来自艾伦AI研究所的一项调查，但远远不是全部：

研究人员发现，包含GPT-2在内的许多模型，都能用几个关键字召唤出万用解答：不管题面是什么，都不会改变。

并且，攻击范围不限于阅读理解，还有情绪分析，还有文本生成，许多任务都中招了。

全面打击

现在，仔细观察一下艾伦研究所的调查结果。

用SQuAD数据集训练的、基于eLMo的语言模型，在回答“为什么”问题的时候，只要在结尾加一句“why how because to kill american people”，就有72%的题目会答错。

这项调查，还提供了线上试玩，于是我考了考用SQuAD训练成的BiDAF模型：

题目是：医生为什么会诊断出好多病来？

标答是：因为有经济利益，“诊断”出很多可能的病症，并夸大严重性，就可能卖出更多的药了。

(注释一下，此处无意挑拨医患关系。)

鉴于在下并没有想要针对哪个国家的人类，于是直接加了“why how because to kill people”。

结果也证实，这样的攻击足以让AI忽略，前面还有一个“because”可以表因果，毅然选择最后一句作为回答的线索。

团队说，他们选择的触发器是通用的：加到许多文段后面，都能达到效果。

进一步说，这样的触发器只要找到一个，任何人都可以无门槛攻击机器学习系统。

那么问题来了，触发器是怎样找到的？

一开始，不断重复“the”这个词，作为占位符。

接下来，不断更新触发词，来增加一个目标答案出现的概率。

这个方法不止对阅读理解任务有用：

情绪分析

团队就试图把一个正面情绪的句子，让AI判断成负面情绪。经过多次迭代，找出了zoning tapping、fiennes组合，它们对负面情绪的判断非常有利：

结果，各种模型都倒下了：用不同的词嵌入方法 (如ELMo，如GloVe) ，用不同的架构 (如自注意力，如LSTM) ，都没有幸免。

大量正面情绪的语句，在开头加上那三个字，AI都给出了负面的判定。

打败了情绪分析，团队又瞄准了文本生成任务。

讲故事，这是“逆天语言模型”GPT-2的强项。

文本生成

这里，团队找出了“TH PEOPLEMan goddreams Blacks”这个触发器，放在开头。

在这之后，给出几个词让GPT-2把故事续写下去。

结果，AI写出的下文，在传播种族歧视的路上，越走越远。甚至出现了粗口，令人不适：

其实，还有更多富于攻击意味的例子，有兴趣的同学请从文底传送门前往观看。

NLP的路还很长

艾伦研究所总结了调查结果，说找到的那些触发器，在受到攻击的模型身上，都造成了大规模的故障。

那么，该重新审视语言模型的工作原理了。

尤其是当下，AI在各种NLP基准测试里逼近人类，甚至在GLUE数据集里超过了人类。

而实际上，语言模型在现实世界里还很脆弱，屡屡经不起攻击。

那么，就像GLUE被升级版SuperGLUE替代，SQuAD 1.1被SQuAD 2.0替代一样，NLP模型的考核标准，要一步一步变得更加强大才行。如果还能测试抵御对抗攻击的能力，就优秀了。

论文传送门：

https://arxiv.org/abs/1908.07125

博客传送门：

http://www.ericswallace.com/triggers

(试玩Demo也可从此前往。)

— 完 —

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