Quels sont les principes fondamentaux qui guident le développement de stratégies efficaces d’atténuation des risques liés à l’IA ?
L’Institute for Security and Technology (IST) met l’accent sur cinq principes directeurs pour élaborer des stratégies efficaces d’atténuation des risques liés à l’IA. Ces principes reconnaissent l’évolution rapide de l’IA et la diversité des perspectives nécessaires pour la gouverner de manière responsable.
Les principes directeurs :
- Équilibrer l’innovation et l’aversion au risque : Viser une innovation responsable. Donner la priorité à l’identification, à l’évaluation et à l’atténuation des risques afin d’aligner le développement de l’IA sur la sécurité, l’éthique et la fiabilité.
- Responsabilité partagée : Impliquer toutes les parties prenantes (décideurs politiques, développeurs d’IA, utilisateurs et société civile) dans des efforts collaboratifs d’atténuation des risques. Les perspectives et l’expertise uniques de chaque groupe sont essentielles.
- Engagement envers l’exactitude : Se concentrer sur le développement de modèles d’IA qui fournissent des informations fiables et factuelles. Éviter la censure, l’altération des faits ou le compromis de la vérité pour atteindre les résultats souhaités.
- Réglementation réalisable : S’assurer que la surveillance réglementaire tient compte de la faisabilité technique. Collaborer avec des experts en IA et des parties prenantes pour mettre en œuvre des mécanismes efficaces et techniquement réalisables.
- Surveillance adaptable et continue : Élaborer des cadres réglementaires qui suivent le rythme des progrès technologiques. Incorporer des mécanismes d’examen régulier, de raffinement, de surveillance continue et de contrôle.
Ces principes, qui découlent de discussions approfondies avec les membres du groupe de travail, visent à favoriser une approche équilibrée, collaborative et proactive de la gouvernance de l’IA. Ils reconnaissent la nécessité de cadres réglementaires et de mécanismes de surveillance adaptables, réalisables et en constante évolution. L’IST reconnaît l’importance de favoriser l’innovation tout en privilégiant la sécurité et l’éthique.
L’application du cadre du cycle de vie de l’IA conformément à ces principes directeurs garantit des interventions ciblées, réalisables et concrètes tout au long du développement et du déploiement de l’IA.
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Quelle méthodologie a été employée pour analyser les risques d’utilisation malveillante dans le paysage de l’IA ?
L’IST a commencé son analyse des risques d’utilisation malveillante en examinant d’abord les tendances générales de ces comportements malveillants, en ignorant l’utilisation de la technologie de l’IA, afin de comprendre les écosystèmes et les schémas comportementaux qui entourent chaque catégorie. Deuxièmement, il a examiné l’état actuel de l’utilisation malveillante des technologies d’IA dans chaque catégorie afin de déterminer comment ces nouvelles technologies d’IA sont appliquées aux schémas comportementaux existants. Troisièmement, et enfin, l’IST a adopté une approche prospective, afin de déterminer comment, avec les technologies existantes et plus avancées, les outils d’IA pourraient être appliqués à chaque catégorie.
L’objectif était d’établir un contexte historique clair pour chaque cas d’utilisation malveillante afin que les analystes et les décideurs politiques puissent ensuite intégrer les systèmes d’IA à l’ensemble. Comprendre à la fois les schémas historiques et actuels des comportements malveillants permet de faire des prédictions sur l’avenir – plus précisément, comment les systèmes d’IA peuvent s’intégrer aux schémas d’activité malveillante existants ou les exacerber.
Catégories spécifiques de risques d’utilisation malveillante
Le rapport a identifié cinq risques clés qui relèvent du champ d’application de l’utilisation malveillante, en examinant chacun d’entre eux en utilisant la méthodologie décrite ci-dessus :
- Fraude et autres stratagèmes criminels rendus possibles par le contenu d’ingénierie sociale généré par l’IA, en particulier lorsqu’ils ciblent les populations à risque.
- Atteinte à la cohésion sociale et aux processus démocratiques par le biais de campagnes de désinformation ciblées.
- Violations des droits de l’homme en élargissant la capacité des États autoritaires à surveiller, contraindre et opprimer les minorités et les dissidents.
- Perturbation des infrastructures critiques en fournissant aux acteurs malveillants des capacités cyber offensives.
- Conflit entre États en contribuant aux capacités des États adverses ou revanchards à la recherche d’avantages dans les conflits.
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Comment le cadre du cycle de vie de l’IA aborde-t-il les risques spécifiques d’utilisation malveillante ?
Le cadre du cycle de vie de l’IA s’attaque aux risques d’utilisation malveillante en divisant le processus de développement de l’IA en sept étapes, ce qui permet des interventions ciblées à chaque point.
Voici comment cela fonctionne, avec des exemples de stratégies d’atténuation des risques :
Collecte et prétraitement des données
Cette étape se concentre sur l’approvisionnement et la préparation des données. Le cadre suggère d’exiger la transparence dans la source des données pour les grands laboratoires afin d’empêcher l’utilisation de données contraires à l’éthique. Il implique également la mise en œuvre de protocoles rigoureux de validation et d’assainissement des données afin de supprimer les anomalies qui pourraient orienter le modèle vers des applications malveillantes. L’utilisation de techniques d’IA respectueuses de la vie privée, comme l’apprentissage fédéré, minimise davantage le risque d’exploitation des données.
Architecture du modèle
Ici, le cadre préconise la création d’incitations pour un développement sûr de l’IA et le partage des meilleures pratiques entre les principaux laboratoires et chercheurs. Cela permet d’empêcher le vol de propriété intellectuelle et de modèles de pointe, ce qui peut permettre un conflit étatique en donnant aux États adverses l’accès à des modèles d’IA de pointe. Offrir des protections juridiques et des programmes de récompenses aux lanceurs d’alerte pour avoir identifié un comportement contraire à l’éthique ou malveillant au sein des organisations d’IA protège contre le vol de propriété intellectuelle ou l’utilisation d’ensembles de données malveillants.
Entraînement et évaluation du modèle
La priorité se déplace vers la détection des vulnérabilités. Le cadre suggère d’imposer des audits de sécurité réguliers et des tests d’intrusion des environnements d’entraînement de l’IA. Il conseille également de mettre en place des programmes de prime aux bogues pour trouver et corriger les vulnérabilités. Le « red teaming », y compris les tests adverses, permet de simuler des scénarios d’utilisation malveillante et de remédier à toute faiblesse identifiée.
Déploiement du modèle
Cette étape met l’accent sur la surveillance continue. Le cadre recommande d’utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour détecter les intrusions ou l’utilisation abusive en temps réel. Des mécanismes de détection d’anomalies devraient être intégrés à l’architecture du modèle, avec des alertes configurées pour une utilisation abusive potentielle.
Application du modèle
Il est essentiel de se prémunir contre les actions malveillantes autonomes. Le cadre impose une surveillance et un contrôle humains, en particulier dans les applications à haut risque. Le fait de limiter les types d’applications qui peuvent utiliser les modèles de base réduit la probabilité que l’IA soit utilisée à des fins malveillantes par le biais de services commerciaux largement disponibles. Il est également essentiel de procéder à des tests de type « red team » afin d’identifier et de traiter les vulnérabilités.
Interaction avec l’utilisateur
Les mesures juridiques existantes doivent être utilisées pour lutter contre les abus. Les utilisateurs qui utilisent l’IA pour commettre des crimes doivent être tenus responsables en vertu du droit pénal existant, ce qui permet aux organismes d’application de la loi d’agir immédiatement contre les comportements criminels au lieu d’attendre l’adoption de lois spécifiques liées à l’IA.
Surveillance et maintenance continues
Il est essentiel de rester vigilant. Le cadre met l’accent sur la mise en place de mécanismes clairs de signalement des soupçons de fraude ou d’utilisation malveillante. Ces mécanismes doivent être largement diffusés et régulièrement revus. En outre, la surveillance continue à l’aide de l’apprentissage automatique permet de détecter les menaces et d’y répondre en temps réel.
En abordant les risques à chaque étape, le cadre du cycle de vie de l’IA s’efforce de trouver un équilibre. Il encourage l’innovation tout en minimisant les dommages, reconnaît la responsabilité partagée entre les parties prenantes, s’engage en faveur de l’exactitude et promeut une réglementation pratique avec des contrôles continus.
Aux points du cycle de vie de l’IA les stratégies d’atténuation des risques sont-elles les plus cruciales ?
Alors que les technologies d’IA évoluent rapidement, il est primordial de comprendre où mettre en œuvre des stratégies d’atténuation des risques dans le cycle de vie de l’IA. Le cadre du cycle de vie de l’IA s’articule autour de sept étapes distinctes : collecte et prétraitement des données, architecture du modèle, formation et évaluation du modèle, déploiement du modèle, application du modèle, interaction avec l’utilisateur et surveillance et maintenance continues.
L’identification de points d’intervention efficaces nécessite de reconnaître les nuances des risques et des atténuations « en amont » par rapport aux risques et atténuations « en aval » :
- Risques en amont : ils sont inhérents au modèle lui-même et découlent de sa formation et de son développement.
- Risques en aval : ils émergent des interactions des utilisateurs avec le modèle.
- Atténuation en amont : stratégies ciblant le développement du modèle et la formation préalable au déploiement.
- Atténuation en aval : stratégies axées sur la publication du modèle, le réglage fin, le développement d’applications et l’interaction avec l’utilisateur.
Le cadre du cycle de vie de l’IA permet de garantir que les atténuations des risques sont techniquement réalisables, concrètes et ciblées, conformément aux principes fondamentaux de la gouvernance de l’IA. Cette approche nécessite la participation de diverses parties prenantes, permettant des choix précis et éclairés qui protègent l’innovation tout en réduisant efficacement les risques.
Collecte et prétraitement des données
Des données de haute qualité sont primordiales pour la formation de modèles d’IA efficaces. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des modèles biaisés ou inexacts, réduisant ainsi l’efficacité de l’application de l’IA. À ce stade, l’atténuation des risques comprend :
- Transparence de la provenance des ensembles de données : exigez des grands laboratoires qu’ils révèlent les origines des ensembles de données, favorisant ainsi une utilisation éthique des données.
- Validation et assainissement des données : utilisez des protocoles pour détecter et supprimer les points de données suspects.
- Techniques d’IA préservant la confidentialité : utilisez l’apprentissage fédéré et le calcul multipartite sécurisé pour protéger les données sensibles.
Architecture du modèle
Une architecture bien conçue est essentielle à la performance, à l’évolutivité et à la sécurité des modèles d’IA. Les stratégies ciblées comprennent :
- Tables rondes sur l’IA : soutenez les forums permettant aux chercheurs de partager les meilleures pratiques.
- Normes de sécurité robustes : appliquez des normes de sécurité pour les principaux laboratoires afin de protéger la propriété intellectuelle.
- Encouragez financièrement, par la puissance de calcul ou par des subventions : les chercheurs impliqués dans des projets collaboratifs visant à partager les connaissances et les meilleures pratiques en matière de développement sécurisé de l’IA.
- Protections juridiques et programmes de récompense pour les dénonciateurs : mettez en œuvre des protections juridiques solides pour signaler l’utilisation contraire à l’éthique ou malveillante des technologies d’IA au sein des organisations.
- Techniques d’IA préservant la confidentialité : utilisez l’apprentissage fédéré et le calcul multipartite sécurisé pour protéger les données sensibles.
Formation et évaluation du modèle
Une formation et une évaluation rigoureuses sont essentielles pour des modèles d’IA fiables, contribuant à lutter contre le surapprentissage, le sous-apprentissage et les biais. Les efforts d’atténuation devraient inclure :
- Audits de sécurité et tests d’intrusion réguliers : mandatez pour identifier les vulnérabilités.
- Protections juridiques et programmes de récompense solides pour les dénonciateurs : mettez en œuvre des protections juridiques solides pour signaler l’utilisation contraire à l’éthique ou malveillante des technologies d’IA au sein des organisations.
- Programmes de primes aux bogues : créez des programmes de primes aux bogues pour identifier les faiblesses des méthodologies connues.
- Red Teaming : réalisez ces exercices pour simuler et identifier les scénarios d’utilisation abusive potentiels.
Déploiement du modèle
Un déploiement efficace garantit que les modèles d’IA sont utilisés efficacement. Les mesures d’atténuation des risques devraient tenir compte de :
- Protections juridiques solides et programmes de récompenses pour les dénonciateurs : mettez en œuvre des protections juridiques solides pour signaler l’utilisation non éthique ou malveillante des technologies de l’IA au sein des organisations.
- Surveillez en permanence avec des techniques d’apprentissage automatique : utilisez l’apprentissage automatique pour détecter les intrusions.
- Détection des anomalies et surveillance continue de l’architecture du modèle : Mettez en œuvre ces pratiques pour l’identification en temps réel des activités malveillantes.
Application du modèle
Un développement d’applications percutant garantit une utilisation appropriée de la technologie d’IA. Les mesures d’atténuation ciblées comprennent :
- Mécanismes de contrôle et de supervision humaine : mandatez ces mécanismes pour les cas d’utilisation à haut risque afin d’empêcher les actions malveillantes entièrement autonomes.
- Restrictions sur l’utilisation des modèles de base : appliquez des restrictions sur les types d’applications via des accords de développeur et des politiques de magasin d’applications.
- Tests avec l’équipe rouge : Réalisez ces exercices pour simuler et identifier les scénarios d’utilisation abusive potentiels.
Interaction avec l’utilisateur
Des interactions positives avec les utilisateurs sont essentielles à l’adoption de la technologie d’IA. L’atténuation devrait se concentrer sur :
- Mesures juridiques : poursuivez les utilisateurs qui utilisent abusivement les outils d’IA.
Surveillance et maintenance continues
Une surveillance continue assure la fiabilité et la sécurité à long terme du système d’IA. Les interventions critiques en matière de risque sont :
- Mécanismes de signalement : établissez des canaux accessibles pour signaler les fraudes et les abus.
- Campagnes publiques : assurez la sensibilisation du public aux mécanismes de signalement.
- Confidentialité et protection des sources de signalement : protégez les personnes qui signalent des problèmes suspects.
- Examen régulier : mettez à jour les mécanismes de signalement en fonction des commentaires et des avancées technologiques.
- Surveillez en permanence avec des techniques d’apprentissage automatique : utilisez des techniques pour détecter et surveiller les utilisations abusives potentielles.
Cibler ces étapes du cycle de vie avec des interventions techniques et politiques bien définies constitue la pierre angulaire d’une stratégie de gestion des risques liés à l’IA résiliente.
Comment les considérations d’ouverture dans le secteur de l’IA influencent-elles l’efficacité des divers efforts d’atténuation des risques ?
L’ouverture dans le secteur de l’IA a un impact significatif sur l’efficacité des efforts d’atténuation des risques. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus ouverts, les risques augmentent, mais les opportunités de solutions collaboratives aussi. Les décideurs et les développeurs doivent reconnaître que différentes stratégies deviennent plus ou moins pertinentes sur le spectre de l’ouverture. Examinons cela de plus près.
L’ouverture et le cadre du cycle de vie de l’IA
Le niveau d’ouverture à chaque étape du développement introduit des défis uniques en matière d’atténuation des risques.
- Collecte et prétraitement des données : Les modèles ouverts bénéficient d’ensembles de données diversifiés, ce qui peut réduire les biais, mais soulève des questions sur l’éthique des sources de données. Les données proviennent-elles de sources éthiques ?
- Développement et entraînement des modèles : L’ouverture favorise ici la transparence et la collaboration, mais l’application de la sécurité et de l’éthique est plus complexe.
- Tests et validation, déploiement et suivi, maintenance et gouvernance : Les modèles ouverts nécessitent une supervision communautaire (par opposition à une supervision centralisée). Comment maintenir la sécurité avec un contrôle distribué ?
Le degré d’ouverture affecte à la fois les risques et les remèdes possibles à chaque étape du développement de l’IA.
L’ouverture et l’efficacité de l’atténuation
Certaines stratégies d’atténuation des risques deviennent plus difficiles, voire impératives, en fonction du niveau d’ouverture du modèle d’IA.
- Restrictions d’utilisation : Difficile à appliquer sur les modèles entièrement ouverts en raison de la facilité d’accès et de modification, ce qui rend le contrôle centralisé presque impossible. La nature ouverte d’un modèle peut limiter considérablement l’utilisation de certaines mesures d’atténuation.
- Collecte de données responsable : Essentiel à tous les niveaux. Quel que soit le degré d’ouverture, les données d’entraînement des modèles doivent être représentatives et exemptes de biais/contenu malveillant. Comment garantir la véracité des données tout au long du processus de développement ?
Considérez un niveau élevé d’ouverture, qui peut augmenter les risques d’utilisation malveillante. Cela se produit parce que les acteurs malveillants peuvent accéder aux composants du modèle et modifier/affiner le modèle à des fins néfastes. Pour contrer cela, il faut de solides architectures de sécurité et des tests/validations robustes.
Implications pratiques
Lors de la mise en œuvre de stratégies d’atténuation des risques, suivez ces directives :
- Évitez les mesures superficielles : Les mesures d’atténuation inefficaces nuisent à la crédibilité des recommandations. Donnez la priorité aux stratégies robustes et réalisables.
- Interventions ciblées : Appliquez des choix précis et éclairés pour protéger l’innovation tout en atténuant efficacement les risques.
- Approches doubles : Utilisez à la fois des interventions politiques et techniques. Les mesures politiques fournissent des orientations, tandis que les mesures techniques atténuent les risques spécifiques à chaque étape.
En suivant ces recommandations, les parties prenantes de l’IA peuvent développer et mettre en œuvre des stratégies d’atténuation des risques adaptées au degré d’ouverture. Cet effort vise à favoriser un environnement où l’IA en accès libre est développée de manière éthique.
