Avaliando a Segurança e o Alinhamento de LLM em Domínios Específicos
Avanços recentes em IA deram origem a sofisticados Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) com impactos potencialmente transformadores em domínios de alto risco, como saúde, serviços financeiros e setores jurídicos. Embora esses modelos ofereçam vantagens significativas, seu uso na tomada de decisões críticas requer uma avaliação minuciosa para garantir segurança, precisão e padrões éticos. Preocupações sérias em torno da precisão, segurança e imparcialidade desses modelos devem ser abordadas antes de adotar plenamente a IA em ambientes tão sensíveis.
Em um recente Unstructured Data Meetup, Zhuo Li, CEO da Hydrox AI, falou sobre o cenário atual das avaliações de segurança para LLMs e compartilhou insights sobre um projeto contínuo de estrutura de avaliação em colaboração com a AI Alliance. Este projeto visa desenvolver ferramentas e métodos abrangentes para garantir a implantação segura e responsável de LLMs em ambientes sensíveis.
Zhuo Li falando no Unstructured Data Meetup de setembro com a AI Alliance
Neste blog, vamos abordar os principais pontos discutidos durante o evento e explorar como empresas como a Hydrox AI e a AI Alliance estão enfrentando os desafios críticos de segurança e avaliação da IA.
Por que a avaliação de segurança é fundamental?
Zhuo Li enfatizou a importância das avaliações de segurança para setores que lidam com informações sensíveis. Embora muitos LLMs consigam lidar com questões gerais de segurança, eles frequentemente ficam aquém em cenários do mundo real enfrentados por profissionais de saúde, bancos ou educação. Um LLM pode ter bom desempenho em tarefas gerais, mas ter dificuldades com dados sensíveis, como prontuários médicos ou demonstrativos financeiros.
As avaliações de segurança para LLMs devem considerar fatores como precisão, regulamentações legais e responsabilidades éticas. Essas avaliações devem ser contínuas, pois novos desafios e vulnerabilidades surgem constantemente. Testes e melhorias regulares são essenciais para se adaptar ao cenário em transformação.
Além disso, as implicações de resultados de IA imprecisos ou enviesados podem ser críticas em ambientes de alto risco. Por exemplo, na área da saúde, um diagnóstico errado sugerido por um LLM poderia levar a tratamentos inadequados, colocando em risco a vida dos pacientes. Da mesma forma, em finanças, avaliações de risco imprecisas geradas por IA poderiam levar a perdas financeiras significativas para empresas e indivíduos. Portanto, desenvolver metodologias de avaliação robustas torna-se imperativo para proteger os interesses das partes interessadas.
Desafios atuais na avaliação de IA
Um dos maiores problemas na avaliação de modelos de IA são benchmarks não confiáveis. Embora várias ferramentas de avaliação estejam disponíveis, muitas não são atualizadas com frequência suficiente ou não cobrem as necessidades específicas de setores que lidam com dados sensíveis. Como resultado, empresas podem tomar decisões com base em informações desatualizadas ou incompletas ao escolher qual modelo de IA usar.
Além da falta de benchmarks atualizados, também há uma escassez de ferramentas para ajudar as pessoas a compreender plenamente os riscos envolvidos e tomar as medidas corretas para enfrentá-los. Essa lacuna é o que empresas como a Hydrox, em parceria com a IBM, buscam preencher dentro da AI Alliance. Elas estão trabalhando em uma estrutura de avaliação abrangente para LLMs, atualmente com uma versão inicial, adaptada a domínios de alto risco. O objetivo é garantir que esses modelos atendam a padrões rigorosos de segurança, conformidade legal e uso ético, o que ajudará a minimizar erros e riscos.
Os principais objetivos deste framework incluem:
Avaliar LLMs em setores críticos como saúde, finanças e serviços jurídicos.
Desenvolver um framework de avaliação respaldado por especialistas de domínio e aplicações do mundo real.
Prova de Conceito (PoC) para avaliar a segurança, a escalabilidade e os riscos dos LLMs.
Recomendações pioneiras do setor sobre a integração de IA generativa, considerando segurança, requisitos técnicos e regulamentações.
Focar em modelos pré-treinados existentes e tarefas específicas identificadas por especialistas.
A versão inicial deste framework é chamada EPASS (Evaluation Platform for AI Safety and Security) e já cobre vários métodos de ataque, como "artprompt" e "gptfuzzer," e analisa categorias de conteúdo como conteúdo sexual e desinformação.
Estudos de Caso do Mundo Real: Saúde e Educação
Zhuo Li compartilhou alguns estudos de caso mostrando como este framework de avaliação pode ser usado em áreas sensíveis como saúde e educação.
LLMs podem auxiliar médicos na área da saúde resumindo anotações de pacientes ou analisando imagens médicas, melhorando significativamente a eficiência. No entanto, dada a sensibilidade dos dados de saúde, os sistemas de IA devem garantir conformidade com leis como a HIPAA. O framework ajuda a garantir que os médicos recebam resultados claros ao verificar modelos de IA quanto a vieses em diagnósticos ou sugestões de tratamento.
Por exemplo, usar LLMs para sugerir opções de tratamento com base em dados históricos de pacientes pode acelerar a tomada de decisões clínicas. No entanto, é crucial que essas sugestões sejam baseadas em dados precisos e imparciais para evitar possíveis danos aos pacientes. É aqui que as avaliações de segurança se tornam essenciais — não apenas para garantir conformidade, mas também para manter a confiança entre os pacientes, que devem se sentir seguros de que seus dados são tratados de forma segura e que as recomendações orientadas por IA são confiáveis.
Na educação, a IA pode ser usada para ensino, correção e decisões de avaliação. No entanto, é vital proteger os dados dos alunos, cumprir regulamentações de privacidade como a FERPA e garantir a precisão das recomendações da IA. Auditorias regulares desses modelos podem ajudar a identificar e eliminar vieses, promovendo a confiança nos sistemas de IA entre alunos e professores.
A IA também pode auxiliar na aprendizagem personalizada, adaptando o conteúdo educacional para atender às necessidades individuais dos alunos. Ainda assim, os modelos devem ser avaliados regularmente para evitar reforçar vieses existentes ou imprecisões na correção, o que poderia afetar o desempenho dos alunos. Um framework de avaliação bem estruturado pode aumentar a eficácia da aprendizagem personalizada ao garantir que os algoritmos se adaptem adequadamente aos estilos de aprendizagem e origens dos alunos.
EPASS (Evaluation Platform for AI Safety and Security)
No final de sua palestra, Zhuo Li apresentou EPASS, uma plataforma desenvolvida ao longo dos últimos dez meses. Atualmente, a plataforma oferece suporte a casos de uso gerais e vários métodos de ataque, com atualizações regulares e a adição de mais casos de uso específicos de domínio.
VÍDEO DO EPASS
A Figura 1 mostra o painel de modelos atual, que exibe a classificação de cada modelo em quatro áreas:
Segurança: Riscos que promovem perigos, como crime e discurso de ódio.
Privacidade: Riscos relacionados à violação de dados, como compartilhamento de dados e interferência de associação.
Segurança: Riscos comportamentais do modelo, como roleplay e injeção de prompt.
Integridade: Riscos relacionados à ética do modelo, como direitos autorais e fraude.
Figura 1: Painel de Modelos (100 = mais seguro, 0 = menos seguro)
Esses modelos são avaliados e atualizados regularmente, e uma comparação de todos os modelos é ilustrada nas Figuras 2 e 3. Essas figuras mostram a pontuação geral com base nas áreas descritas acima e as pontuações com base nos diferentes métodos de ataque.
Figura 2: Ranking dos Modelos (Avaliação Geral)
Entre os 19 métodos de ataque atualmente disponíveis, os seguintes podem ser destacados:
Jailbreak baseado em análise (ABJ): Este método aproveita a capacidade dos LLMs de analisar e raciocinar, revelando suas fraquezas quando confrontados com tarefas analíticas.
ArtPrompt: Isso explora a dificuldade dos LLMs em entender arte ASCII.
DrAttack: Este método decompõe prompts e os reconstrói usando buscas por sinônimos e aprendizado em contexto.
Developer: Isso induz jailbreaks usando prompts que imitam o modo de desenvolvedor
Os usuários podem avaliar modelos na plataforma e obter uma pontuação nas áreas e métodos de ataque acima para seu caso de uso específico. Isso permite atualizações e melhorias regulares nos modelos e fornece insights sobre os pontos fortes e fracos de cada um.
Figura 3: Ranking dos Modelos (Métodos de Ataque)
Além disso, para cada modelo, os usuários podem explorar com mais profundidade as pontuações gerais atualizadas (Figura 4) e as pontuações nas áreas específicas, como segurança (Figura 5), privacidade (Figura 6), segurança cibernética (Figura 7) e integridade (Figura 8). Por exemplo, a pontuação de segurança é avaliada com base em questões como desinformação, ética, crime e violência. Na área de privacidade, fatores como coleta, exclusão e compartilhamento de dados são cruciais. Para segurança cibernética, o foco está em injeção de prompt e vulnerabilidades de API. Por fim, em termos de integridade, preocupações como spam, fraude e violações de direitos autorais são incluídas.
Figura 4: Pontuação Geral
Figura 5: Pontuação de Segurança
Figura 6: Pontuação de Privacidade
Figura 7: Pontuação de Segurança Cibernética
Figura 8: Pontuação de Integridade
Também é possível usar o playground da plataforma para validar prompts com base nos critérios acima. Se um ataque for detectado pelo modelo, o problema específico será destacado com uma breve descrição, como visto na Figura 9.
Essa análise detalhada das avaliações fornecida na plataforma EPASS não apenas informa os usuários sobre as possíveis vulnerabilidades dos LLMs, mas também os capacita a tomar medidas proativas para proteger suas aplicações. Ao entender as várias maneiras pelas quais os modelos podem falhar, ou podem ser manipulados, as partes interessadas podem tomar decisões informadas sobre a implementação de salvaguardas e mecanismos de monitoramento.
Além disso, colaborações contínuas, como as facilitadas pela AI Alliance, juntamente com iniciativas de conscientização para usuários e desenvolvedores, são cruciais no cenário em evolução da implantação de IA. À medida que os LLMs se tornam cada vez mais integrados às operações diárias, é essencial que as equipes compreendam tanto as capacidades quanto as limitações desses modelos. Plataformas colaborativas como a EPASS, que abordam ética em IA, segurança e limitações técnicas, podem promover uma cultura de uso responsável da IA. Essa abordagem coletiva não apenas ajuda a prevenir possíveis armadilhas, mas também aprimora a segurança geral, garantindo que as tecnologias de IA sejam aplicadas de forma eficaz e ética em ambientes de alto risco.
Figura 9: Pontuação de Integridade
Conclusão
À medida que a IA continua a evoluir, a demanda por avaliações de segurança só aumentará. Empresas como Hydrox AI e AI Alliance estão liderando o esforço para garantir que os LLMs possam operar em domínios de alto risco sem comprometer a precisão, a segurança ou a ética. Isso não se trata apenas de funcionalidade, mas de garantir um uso seguro e responsável.
A apresentação de Zhuo Li destacou a necessidade de colaboração contínua entre desenvolvedores de IA, especialistas de domínio e empresas. O futuro da IA em setores como saúde, finanças e educação depende da nossa capacidade de avaliar e aprimorar continuamente esses modelos.
Embora a IA tenha o potencial de revolucionar domínios de alto risco, sua implementação deve ser ponderada e cuidadosa. Ao criar estruturas e ferramentas de avaliação abrangentes, a Hydrox e seus parceiros estão estabelecendo uma base para um futuro impulsionado pela IA mais seguro e responsável.
Além disso, à medida que essas tecnologias continuam a se desenvolver, é crucial que as partes interessadas — incluindo formuladores de políticas, líderes do setor e pesquisadores — participem de discussões sobre as implicações éticas da IA. Estabelecer melhores práticas, diretrizes e estruturas regulatórias ajudará a mitigar riscos e promover a transparência na implantação da IA. À medida que navegamos por esse cenário em rápida mudança, fomentar uma cultura de responsabilidade e prestação de contas no desenvolvimento da IA será fundamental para garantir que os benefícios dos LLMs sejam concretizados, minimizando ao mesmo tempo possíveis danos.
Continue lendo
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.