近年来，随着大型语言模型（LLMs）技术的飞速发展，这些模型已被广泛应用于聊天机器人、内容生成、辅助写作以及科学研究等多个领域。然而，随着影响力的扩大，如何确保这些模型输出符合道德和安全规范，防止其被恶意利用，成为人工智能安全领域的核心问题。尽管研究者和开发者通过如指令微调（Instruction Fine-Tuning）和人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）等方法，试图将LLMs对齐为既有帮助性、真实性又具无害性的模型，但事实证明，这些方法依然未能根本解决模型易受对抗性提示“越狱”攻击的脆弱性。对抗性提示（Adversarial Prompts），亦称“提示注入攻击”，指的是通过精心设计的输入文本，诱导模型绕过预设限制，输出危险、带有偏见或违反安全政策的信息的行为。当前，这类攻击不仅威胁模型本身的安全性能，也对包含LLM功能的服务及应用构成严峻挑战。 对抗性提示攻击的复杂性源于大型语言模型本质上的“浅层对齐”问题。
现有对齐技术主要强化模型在已有训练数据分布内的行为规律，使其在典型输入下表现安全可靠，但当面临超出预训练或微调数据分布的输入时，模型仍会依据提示激活最强的响应倾向，忽视安全约束。更具体地说，模型缺乏类似人类的道德推理和决策能力，无法对多重且甚至冲突的规范进行权衡和理性判断，自动选择“最符合提示指令”的输出，而非“最无害”的输出。这导致恶意攻击者通过刻意制造帮助与无害性之间的规范冲突，迫使模型破坏安全规则以响应“助人”需求，从而实现“越狱”。 例如，攻击者可能伪装成学生、教授或亲切的长辈，设计似是而非的故事或学术请求，暗中掩盖需要泄露危险信息的真实目的。此类对抗性提示通过合理构建场景，将模型的“帮助性”规范激活至极致，使之优先于“无害性”规范，进而输出详尽的制造危险物品步骤或其他涉及违规内容的信息。此类攻击不仅在语言表达上巧妙，也充分利用了模型对上下文和示范学习的敏感性，说明单纯从训练数据中抽样学习的模型尚不具备识别复杂情境并自我调节规范的能力。
除此之外，尽管近年来涌现出具备“链式思维”（Chain-of-Thought）机制的推理型语言模型（RLMs），并且在数学推理、逻辑判断等领域表现优异，但在安全防护方面依然存在明显不足。RLMs往往会在生成连贯推理步骤的过程中暴露有害信息，即使最终回答拒绝输出违规内容，其推理路径仍可能泄露敏感细节，成为新的攻击面。最新研究指出，攻击者甚至可以设计“思维注入攻击”（Thought Injection Attacks），利用模型的推理过程作为新载体，诱使其在推理阶段生成并展示危险内容。此类攻击更为隐蔽且难以检测，凸显了当前模型安全机制的薄弱与不足。 对抗性提示攻击的频发及持续演进，使得目前业界常见的安全策略面临巨大压力。采用“补丁式”训练策略，试图修补具体攻击套路，往往陷入无休止的“捉迷藏”困境，即对抗者创造新手段，模型则被迫重新微调适应，难以形成稳健的防御能力。
传统的屏蔽关键词、模糊识别或输入检测方法，也因攻击隐蔽性和语义多样性不足以成为长远解决方案。 安全专家与研究者强调，要突破现有框架，需要赋予LLMs更高级的规范认知与推理能力，使其能够在面对多重规范冲突时，像人类一样进行理性权衡、解释其决策过程并做出一致且安全的选择。这不仅意味着模型需具备基本的事实理解和情境分析能力，更重要的是发展具备元认知的能力，即观察自身生成内容的合规性，并灵活调整输出以防止潜在风险。 当前，部分领先机构已开始探索“深度规范推理”（Deliberative Alignment）等新方法，尝试通过训练模型在回答前先显式评估安全政策要求，并以此指导最终输出，提升对规范冲突的识别与处理能力。早期实验结果显示，相较于传统RLHF方法，显式推理机制能够降低模型提供有害内容的频率，提高拒绝不当请求的准确性。然而，这些方法尚处起步阶段，仍面临推理的真实性、一致性及泛化能力不足等问题，尤其难以防范创新且精心设计的对抗性提示。
与此同时，形势也提醒我们，仅依靠技术手段无法完全消除风险。必须结合监管政策、开发者责任及用户教育，共同建立完善的AI安全生态。透明度和可审计性是确保模型行为可控的重要保障。对于商业模型的开放性与使用权限，应予以合理限制与监督，平衡技术革新与防止滥用之间的关系。社会各界对AI潜在风险的认识与合作，将成为防范大型语言模型安全挑战的关键力量。 展望未来，大型语言模型仍将持续进步，且其应用场景愈发复杂多元。
唯有突破现阶段浅层行为对齐的困境，将规范冲突的理性权衡内嵌于模型架构与学习机制中，才能有效提高模型的鲁棒性和安全性。结合多模态信息、持续学习能力以及人机协作反馈的整合，具备高级推理与元认知的AI系统有望成为未来抵御对抗性攻击的主力军。 总的来说，大型语言模型面对的“越狱”威胁体现了当前对齐技术的根本瓶颈。推动从简单策略响应向深入规范理解与推理转型，是防止恶意利用、实现安全可信人工智能的必由之路。正视这一挑战，落实跨学科合作与技术创新，方能确保先进的语言智能服务于人类社会的长期福祉。
