6月25日消息，最新在arXiv上发表的研究论文揭示了一个令人担忧的现象：主流的多模态AI模型，如GPT-4V、GPT-4o以及Gemini 1.5等，在处理用户的多模态输入（即同时包含图片和文本内容的输入）时，输出的结果存在安全隐患。
这项研究标题为《跨模态安全调整》（Cross-Modality Safety Alignment），提出了一个全新的“安全输入但不安全输出”（SIUO），涉及道德、危险行为、自残、侵犯隐私、信息误读、宗教信仰、歧视和刻板印象、争议性话题以及非法活动和犯罪等 9 个安全领域。
研究人员说，大型视觉语言模型（LVLM）在接收多模态输入时很难识别 SIUO 类型的安全问题，在提供安全响应方面也遇到困难。
在接受测试的 15 个 LVLM 中，只有 GPT-4v（53.29%）、GPT-4o（50.9%）和 Gemini 1.5（52.1%）的得分高于 50%。
研究人员表示为了解决这个问题，需要开发 LVLM，以便将所有模式的见解结合起来，形成对情景的统一理解。它们还需要能够掌握和应用现实世界的知识，如文化敏感性、道德考虑因素和安全隐患等。
研究人员还指出，LVLMs 需要能够通过对图像和文本信息的综合推理，理解用户的意图，即使文本中没有明确说明。
