La puntata presenta MRJ-Agent, un innovativo agente di attacco multi-round per Large Language Models (LLMs). Diversamente dagli attacchi single-round già noti, MRJ-Agent simula interazioni umane complesse utilizzando strategie di decomposizione del rischio e induzione psicologica per spingere gli LLM a generare risposte potenzialmente dannose. I risultati evidenziano un elevato tasso di successo su diversi modelli, tra cui GPT-4 e LLaMA2-7B, sottolineando la vulnerabilità degli LLM agli attacchi multi-round e l'urgenza di sviluppare difese più efficaci. La ricerca offre spunti per il futuro della sicurezza e dell'allineamento degli LLM, evidenziando l'importanza di adottare un approccio proattivo e adattativo per garantire maggiore resilienza.