はい、GPTのような大規模な言語モデル（LLM）に対する敵対的な攻撃の例です。

攻撃者は、慎重に作成された単語またはフレーズのシーケンスを入力テキストに追加することができ、LLMは意図したものとは異なるテキストを生成します。たとえば、攻撃者は政治候補者に関するニュース記事にいくつかの単語やフレーズを追加することができ、LLMは候補者を否定的な観点から提示するテキストを生成させます。このタイプの敵対的な攻撃は、「テキスト襲撃攻撃」として知られています。

一般に、LLMSに対する敵対的な攻撃により、モデルが偏りがある、誤解を招く、または間違ったテキストを生成することを目的としています。これらの攻撃は、特にモデルがニュース、政治、金融の分野などの現実世界の結果をもたらす決定を下すために使用されるアプリケーションで、深刻な結果をもたらす可能性があります。
Yes, here is an example of an adversarial attack against a Large Language Model (LLM) like GPT:

An attacker can add a carefully crafted sequence of words or phrases to the input text, causing the LLM to generate text that is different from what was intended. For example, the attacker could add a few words or phrases to a news article about a political candidate, causing the LLM to generate text that presents the candidate in a negative light. This type of adversarial attack is known as a "text-poisoning attack".

In general, adversarial attacks on LLMs aim to cause the model to generate text that is biased, misleading, or incorrect. These attacks can have serious consequences, particularly in applications where the models are used to make decisions with real-world consequences, such as in the areas of news, politics, and finance.