Оценка безопасности и согласованности LLM в конкретных областях
Недавние достижения в области ИИ привели к появлению сложных больших языковых моделей (LLMs) с потенциально трансформационным воздействием на сферы с высокой степенью ответственности, такие как здравоохранение, финансовые услуги и юридическая отрасль. Хотя эти модели дают значительные преимущества, их использование при принятии критически важных решений требует тщательной оценки, чтобы гарантировать безопасность, точность и соблюдение этических стандартов. Серьезные опасения, связанные с точностью, безопасностью и справедливостью этих моделей, необходимо устранить, прежде чем полностью внедрять ИИ в таких чувствительных средах.
На недавней встрече Unstructured Data Meetup Zhuo Li, генеральный директор of Hydrox AI, рассказал о текущем состоянии оценок безопасности для LLMs и поделился идеями о текущем проекте по созданию оценочного фреймворка в сотрудничестве с AI Alliance. Этот проект направлен на разработку комплексных инструментов и методов, обеспечивающих безопасное и ответственное развертывание LLMs в чувствительных средах.
Zhuo Li выступает на сентябрьской Unstructured Data Meetup с AI Alliance
В этом блоге мы рассмотрим ключевые моменты, обсуждавшиеся во время мероприятия, и изучим, как компании вроде Hydrox AI и AI Alliance решают критически важные задачи безопасности и оценки ИИ.
Почему оценка безопасности является ключевой?
Zhuo Li подчеркнул важность оценок безопасности для отраслей, работающих с чувствительной информацией. Хотя многие LLMs способны справляться с общими вопросами безопасности, они часто оказываются недостаточно эффективными в реальных сценариях, с которыми сталкиваются специалисты в здравоохранении, банковской сфере или образовании. LLM может хорошо выполнять общие задачи, но испытывать трудности с чувствительными данными, такими как медицинские записи или финансовая отчетность.
Оценки безопасности для LLMs должны учитывать такие факторы, как точность, правовые нормы и этические обязанности. Эти оценки должны проводиться непрерывно, поскольку новые вызовы и уязвимости возникают постоянно. Регулярное тестирование и улучшения необходимы для адаптации к меняющейся среде.
Кроме того, последствия неточных или предвзятых результатов ИИ могут быть критическими в средах с высокой степенью ответственности. Например, в здравоохранении неправильный диагноз, предложенный LLM, может привести к неподходящему лечению, подвергая опасности жизни пациентов. Аналогично в финансах неточные оценки рисков, сгенерированные ИИ, могут привести к значительным финансовым потерям для компаний и частных лиц. Поэтому разработка надежных методологий оценки становится обязательной для защиты интересов заинтересованных сторон.
Текущие проблемы в оценке ИИ
Одна из самых больших проблем при оценке моделей ИИ — ненадежные бенчмарки. Хотя доступно несколько инструментов оценки, многие из них обновляются недостаточно часто или не охватывают специфические потребности отраслей, работающих с чувствительными данными. В результате компании могут принимать решения на основе устаревшей или неполной информации при выборе модели ИИ для использования.
Помимо нехватки актуальных бенчмарков, также существует дефицит инструментов, которые помогали бы людям полностью понимать связанные риски и предпринимать правильные шаги для их устранения. Именно этот пробел компании вроде Hydrox, в партнерстве с IBM, стремятся закрыть в рамках AI Alliance. Они работают над комплексным оценочным фреймворком для LLMs, который сейчас имеет начальную версию и адаптирован для сфер с высокой степенью ответственности. Цель — гарантировать, что эти модели соответствуют строгим стандартам безопасности, правового соответствия и этичного использования, что поможет минимизировать ошибки и риски.
Ключевые цели этого фреймворка включают:
Оценку LLM в критически важных секторах, таких как здравоохранение, финансы и юридические услуги.
Разработку фреймворка оценки при поддержке отраслевых экспертов и реальных приложений.
Proof of Concept (PoC) для оценки безопасности, масштабируемости и рисков LLM.
Первые в отрасли рекомендации по интеграции генеративного ИИ с учетом безопасности, технических требований и нормативного регулирования.
Фокус на существующих предварительно обученных моделях и конкретных задачах, определенных экспертами.
Первоначальная версия этого фреймворка называется EPASS (Evaluation Platform for AI Safety and Security) и уже охватывает несколько методов атак, таких как "artprompt" и "gptfuzzer," а также анализирует категории контента, такие как сексуальный контент и дезинформация.
Реальные кейсы: здравоохранение и образование
Zhuo Li поделился несколькими кейсами, показывающими, как этот фреймворк оценки можно использовать в чувствительных областях, таких как здравоохранение и образование.
LLM могут помогать врачам в здравоохранении, резюмируя заметки о пациентах или анализируя медицинские изображения, значительно повышая эффективность. Однако, учитывая чувствительность медицинских данных, ИИ-системы должны обеспечивать соблюдение законов, таких как HIPAA. Фреймворк помогает гарантировать, что врачи получают понятные результаты, проверяя модели ИИ на наличие предвзятости в диагностике или рекомендациях по лечению.
Например, использование LLM для предложения вариантов лечения на основе исторических данных пациентов может ускорить принятие клинических решений. Однако крайне важно, чтобы эти предложения основывались на точных и непредвзятых данных, чтобы избежать потенциального вреда для пациентов. Именно здесь оценки безопасности становятся необходимыми — не только для обеспечения соблюдения требований, но и для поддержания доверия среди пациентов, которые должны быть уверены, что их данные обрабатываются безопасно, а рекомендации на основе ИИ надежны.
В образовании ИИ можно использовать для преподавания, выставления оценок и принятия решений по оцениванию. Однако крайне важно защищать данные студентов, соблюдать нормативы конфиденциальности, такие как FERPA, и обеспечивать точность рекомендаций ИИ. Регулярные аудиты этих моделей могут помочь выявлять и устранять предвзятость, формируя доверие к ИИ-системам среди студентов и преподавателей.
ИИ также может помогать в персонализированном обучении, адаптируя образовательный контент к индивидуальным потребностям студентов. Тем не менее модели необходимо регулярно оценивать, чтобы предотвращать закрепление существующей предвзятости или неточностей в выставлении оценок, которые могут повлиять на успеваемость студентов. Хорошо структурированный фреймворк оценки может повысить эффективность персонализированного обучения, обеспечивая корректную адаптацию алгоритмов к стилям обучения и бэкграунду студентов.
EPASS (Evaluation Platform for AI Safety and Security)
В конце своего выступления Zhuo Li представил EPASS, платформу, разработанную за последние десять месяцев. В настоящее время платформа поддерживает общие сценарии использования и различные методы атак, регулярно обновляется и пополняется более специализированными отраслевыми сценариями использования.
ВИДЕО EPASS
На рисунке 1 показана текущая панель моделей, отображающая рейтинг каждой модели по четырем областям:
Безопасность: Риски, способствующие опасности, такие как преступность и язык ненависти.
Конфиденциальность: Риски, связанные с утечками данных, такие как обмен данными и вмешательство в членство.
Защищенность: Поведенческие риски модели, такие как roleplay и prompt injection.
Целостность: Риски, связанные с этикой модели, такие как авторское право и мошенничество.
Рисунок 1: Панель моделей (100 = наиболее безопасная, 0 = наименее безопасная)
Эти модели регулярно оцениваются и обновляются, а сравнение всех моделей проиллюстрировано на рисунках 2 и 3. На этих рисунках показан общий балл на основе областей, описанных выше, и баллы на основе различных методов атак.
Рисунок 2: Рейтинг моделей (общая оценка)
Среди текущих 19 доступных методов атак можно выделить следующие:
Analyzing-based Jailbreak (ABJ): Этот метод использует способность LLM анализировать и рассуждать, выявляя их слабые места при столкновении с аналитическими задачами.
ArtPrompt: Этот метод использует трудности LLM в понимании ASCII-арта.
DrAttack: Этот метод разбивает prompts и перестраивает их с использованием поиска синонимов и in-context learning.
Developer: Этот метод вызывает jailbreaks с помощью prompts, имитирующих режим разработчика
Пользователи могут оценивать модели на платформе и получать балл по указанным выше областям и методам атак для своего конкретного варианта использования. Это позволяет регулярно обновлять и улучшать модели, а также предоставляет информацию о сильных и слабых сторонах каждой из них.
Рисунок 3: Рейтинг моделей (методы атак)
Кроме того, для каждой модели пользователи могут более подробно изучить актуальные общие баллы (рисунок 4) и баллы в конкретных областях, таких как безопасность (рисунок 5), конфиденциальность (рисунок 6), защищенность (рисунок 7) и целостность (рисунок 8). Например, балл безопасности оценивается на основе таких проблем, как дезинформация, этика, преступность и насилие. В области конфиденциальности ключевыми являются такие факторы, как сбор, удаление и передача данных. Для защищенности основное внимание уделяется prompt injection и уязвимостям API. Наконец, с точки зрения целостности учитываются такие проблемы, как спам, мошенничество и нарушения авторских прав.
Рисунок 4: Общий балл
Рисунок 5: Балл безопасности
Рисунок 6: Балл конфиденциальности
Рисунок 7: Балл защищенности
Рисунок 8: Балл целостности
Также можно использовать песочницу платформы для проверки prompts на основе указанных выше критериев. Если модель обнаружит атаку, конкретная проблема будет выделена с кратким описанием, как показано на рисунке 9.
Эта подробная разбивка оценок, предоставляемая на платформе EPASS, не только информирует пользователей о потенциальных уязвимостях LLM, но и дает им возможность принимать упреждающие меры для защиты своих приложений. Понимая различные способы, которыми модели могут давать сбои или подвергаться манипуляциям, заинтересованные стороны могут принимать обоснованные решения о внедрении мер защиты и механизмов мониторинга.
Кроме того, постоянное сотрудничество, например организуемое AI Alliance, наряду с инициативами по повышению осведомленности пользователей и разработчиков, имеет решающее значение в меняющемся ландшафте внедрения ИИ. По мере того как LLM все больше интегрируются в повседневные операции, командам крайне важно понимать как возможности, так и ограничения этих моделей. Совместные платформы, такие как EPASS, которые рассматривают этику ИИ, безопасность и технические ограничения, могут способствовать формированию культуры ответственного использования ИИ. Такой коллективный подход не только помогает предотвратить потенциальные проблемы, но и повышает общую безопасность, обеспечивая эффективное и этичное применение технологий ИИ в средах с высокой степенью ответственности.
Рисунок 9: Балл целостности
Заключение
Поскольку ИИ продолжает развиваться, спрос на оценки безопасности будет только расти. Такие компании, как Hydrox AI и AI Alliance, возглавляют усилия по обеспечению того, чтобы LLM могли работать в сферах с высокими ставками без ущерба для точности, безопасности или этики. Речь идет не только о функциональности, но и об обеспечении безопасного и ответственного использования.
Презентация Zhuo Li подчеркнула необходимость постоянного сотрудничества между разработчиками ИИ, отраслевыми экспертами и компаниями. Будущее ИИ в таких секторах, как здравоохранение, финансы и образование, зависит от нашей способности непрерывно оценивать и улучшать эти модели.
Хотя ИИ обладает потенциалом революционизировать сферы с высокими ставками, его внедрение должно быть продуманным и осторожным. Создавая комплексные фреймворки и инструменты оценки, Hydrox и ее партнеры закладывают основу для более безопасного и более ответственного будущего, движимого ИИ.
Более того, по мере дальнейшего развития этих технологий крайне важно, чтобы заинтересованные стороны — включая политиков, лидеров отрасли и исследователей — участвовали в обсуждениях этических последствий ИИ. Создание лучших практик, руководящих принципов и нормативных рамок поможет снизить риски и повысить прозрачность при внедрении ИИ. По мере того как мы ориентируемся в этом быстро меняющемся ландшафте, формирование культуры ответственности и подотчетности в разработке ИИ будет ключевым условием для обеспечения реализации преимуществ LLM при одновременной минимизации потенциального вреда.
Читать далее
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.