Cinque rischi significativi legati ai modelli linguistici di grandi dimensioni

Il mondo degli affari e i leader IT, da un lato, riflettono sul potenziale di rischio che la tecnologia creerà in settori come il servizio clienti e lo sviluppo software, dall'altro, diventano sempre più consapevoli dei possibili svantaggi dei nuovi sviluppi e dei rischi a cui prestare attenzione. Affinché le organizzazioni possano sfruttare il potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), devono anche calcolare i rischi nascosti della tecnologia che potrebbero danneggiare l'attività svolta.

COME FUNZIONANO I MODELLI LINGUISTICI DI GRANDI DIMENSIONI?

ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale generativa sono supportati dagli LLM. Funzionano utilizzando reti neurali artificiali per elaborare enormi quantità di dati testuali. Dopo aver appreso i modelli tra le parole e come vengono utilizzate in base al contesto, il modello è in grado di interagire con gli utenti in linguaggio naturale. Uno dei motivi principali del notevole successo di ChatGPT è la sua capacità di scherzare, scrivere poesie e, in generale, comunicare in un modo difficile da distinguere da un essere umano reale. I modelli di intelligenza artificiale generativa basati su LLM utilizzati in chatbot come ChatGPT funzionano come motori di ricerca super potenti e utilizzano i dati appresi per rispondere alle domande e svolgere compiti con un linguaggio simile a quello umano. Che si tratti di modelli pubblici o di modelli proprietari utilizzati internamente a un'organizzazione, l'intelligenza artificiale generativa basata su LLM può esporre le aziende a specifici rischi di sicurezza e privacy.

CINQUE IMPORTANTI RISCHI DEI MODELLI LINGUISTICI DI GRANDI DIMENSIONI

Condivisione eccessiva di dati sensibili: i chatbot basati su LLM non sono molto bravi a mantenere segreti o a dimenticare. Ciò significa che qualsiasi dato inserito può essere adottato dal modello e reso disponibile ad altri, o almeno utilizzato per addestrare futuri modelli LLM.

Sfide legate al copyright: agli LLM vengono insegnate grandi quantità di dati. Tuttavia, queste informazioni vengono spesso prelevate dal web senza l'esplicito consenso del proprietario del contenuto. Continuando a utilizzarli, potrebbero sorgere potenziali problemi di copyright.

Codice non sicuro: gli sviluppatori si rivolgono sempre più a ChatGPT e strumenti simili per aiutarli ad accelerare i tempi di commercializzazione. Teoricamente, possono fornire questo aiuto creando frammenti di codice e persino interi programmi software in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, gli esperti di sicurezza avvertono che ciò può anche creare vulnerabilità di sicurezza.

Hackerare l'LLM stesso: l'accesso non autorizzato agli LLM e la loro modifica possono offrire agli hacker una serie di opzioni per compiere attività dannose, come indurre il modello a rivelare informazioni sensibili tramite attacchi di iniezione rapida o eseguire altre azioni che dovrebbero essere bloccate.

Violazione dei dati presso il fornitore di intelligenza artificiale: esiste sempre la possibilità che i dati di un'azienda che sviluppa modelli di intelligenza artificiale vengano violati, ad esempio se gli hacker rubano dati di addestramento che potrebbero contenere informazioni private sensibili. Lo stesso vale per le fughe di dati.

Cosa fare per ridurre i rischi:

Crittografia e anonimizzazione dei dati: per nascondere i dati da occhi indiscreti, crittografateli prima di condividerli con gli LLM e valutate tecniche di anonimizzazione per proteggere la privacy delle persone identificabili nei set di dati. La pulizia dei dati può raggiungere lo stesso obiettivo rimuovendo dettagli sensibili dai dati di addestramento prima che entrino nel modello.

Controlli di accesso avanzati: password forti, autenticazione a più fattori (MFA) e politiche di privilegio minimo aiuteranno a garantire che solo le persone autorizzate possano accedere al modello di intelligenza artificiale generativa e ai sistemi di back-end.

Audit di sicurezza regolari: questo può aiutare a scoprire vulnerabilità nei sistemi IT che potrebbero influenzare l'LLM e i modelli di intelligenza artificiale generativa su cui è costruito.

Implementare piani di risposta agli incidenti: un piano di risposta agli incidenti ben collaudato e solido aiuterà la vostra organizzazione a rispondere rapidamente per contenere, correggere e recuperare da qualsiasi violazione.

Esaminare tutti i dettagli dei fornitori di LLM: come per tutti i fornitori, verificate che l'azienda che fornisce l'LLM utilizzi le migliori pratiche del settore in materia di sicurezza dei dati e privacy. Assicuratevi che vi siano spiegazioni chiare su dove vengono elaborati e archiviati i dati degli utenti e se vengono utilizzati per addestrare il modello. Per quanto tempo vengono conservati i dati? I dati vengono condivisi con terze parti? È possibile modificare la preferenza sull'uso dei propri dati per scopi di addestramento?

Assicurarsi che gli sviluppatori applichino rigorose misure di sicurezza: se i vostri sviluppatori utilizzano LLM per generare codice, assicuratevi che seguano politiche come test di sicurezza e revisione tra pari per ridurre il rischio che errori si infiltrino nella produzione.

Fonte della notizia: 12punto