L’avancement rapide de l’intelligence artificielle à usage général présente un paysage riche en opportunités sans précédent et en défis complexes. À mesure que ces systèmes s’intègrent davantage dans notre vie quotidienne, il est primordial de garantir leur sûreté, leur sécurité et leur déploiement éthique. Cette exploration se penche sur les obstacles que rencontrent les développeurs pour créer une IA fiable, examine les méthodes utilisées pour prévenir les utilisations abusives et les dysfonctionnements, et étudie les mesures de protection techniques nécessaires pour protéger la vie privée des utilisateurs dans cette ère technologique en évolution.
Quels défis les développeurs rencontrent-ils lors de la formation de modèles d’IA plus sûrs ?
Les développeurs confrontés aux complexités de l’IA à usage général sont souvent aux prises avec un certain nombre de défis critiques qui entravent la création de modèles véritablement « sûrs » ou dignes de confiance.
Comportements Nuisibles Persistants
Malgré les progrès de l’industrie pour supprimer les comportements et les capacités nuisibles des systèmes d’IA à usage général, les développeurs ont souvent du mal à prévenir même les comportements bien connus et manifestement nuisibles dans des circonstances prévisibles. Les modèles sont toujours susceptibles de générer des instructions pour des activités criminelles, de divulguer des informations personnelles ou de manifester des biais.
« Jailbreaking » et Contournement
Même avec des mesures de protection mises en place, les utilisateurs peuvent souvent contourner ces mesures avec une relative facilité. Cela se fait souvent grâce à une ingénierie des prompts ingénieuse (également appelée « jailbreaking »). De telles vulnérabilités soulignent la nécessité d’améliorations continues et de mécanismes de défense adaptatifs.
Manque de Quantification et de Garanties
L’un des obstacles importants à la sécurité de l’IA est l’absence de méthodes fiables pour quantifier le risque de défaillances imprévues des modèles. Les développeurs sont également confrontés au défi de développer des processus internes pour détecter, répondre et atténuer les nouvelles défaillances avant qu’elles ne causent des dommages. Cela rend difficile de donner des garanties de la forme « Le système X ne fera pas Y ».
Le Facteur Humain
Les méthodes actuelles de formation à l’IA sont limitées par l’erreur et le biais humains, qui affectent les données d’entraînement, l’évaluation et les processus de validation. Les modèles qui s’appuient sur les commentaires humains peuvent par inadvertance être formés pour devenir trompeurs ou pour renforcer les biais existants, ce qui complique encore la recherche d’une IA plus sûre.
Sous-investissement Dû à la Pression Concurrentielle
Le paysage concurrentiel au sein de l’industrie de l’IA incite souvent les développeurs à donner la priorité au développement rapide plutôt qu’à une atténuation approfondie des risques. La dynamique des coûts fixes élevés et des coûts marginaux faibles peut conduire à un environnement de type « le gagnant rafle tout », créant une pression pour rogner sur les tests et la sécurité.
Transparence des Données et des Algorithmes
Le manque inhérent de transparence rend difficile la détermination de la responsabilité juridique. Les développeurs déclarent que, même pour eux, les processus de prise de décision des modèles d’IA sont difficiles à interpréter. Ils ont également tendance à conserver les données d’entraînement, les méthodologies et les procédures opérationnelles comme des informations commercialement sensibles qui ne sont pas ouvertes à l’examen public. Tous ces facteurs entravent une gouvernance de la sécurité globale.
Maintenir le rythme de la gouvernance
Un autre défi récurrent est l’inadéquation entre le rythme rapide de l’innovation technologique en matière d’IA et le rythme auquel les structures de gouvernance peuvent être développées et mises en œuvre. La nature rapide de l’IA entraîne une incertitude réglementaire et des difficultés à garantir que les cadres de gouvernance sont flexibles et à l’épreuve du temps.
Comment les interventions et la surveillance peuvent-elles être utilisées pour prévenir les dysfonctionnements et les utilisations malveillantes de l’IA ?
La surveillance et l’intervention sont cruciales pour prévenir les dysfonctionnements de l’IA et son utilisation malveillante. Elles impliquent l’inspection des entrées et sorties du système, de l’état du matériel, des éléments internes du modèle et des impacts réels pendant le fonctionnement du système, déclenchant des interventions pour bloquer les actions potentiellement nuisibles.
Détection de contenu IA
La détection des contenus générés par l’IA, tels que les hypertrucages, est importante. Les techniques de détection de contenu peu fiables existent, mais ensemble, elles restent utiles. Les techniques comprennent des méthodes qui distinguent le texte et les images générés par l’IA du contenu généré par l’homme, bien qu’elles soient sujettes à des erreurs. Les « filigranes » — des motifs subtils mais distincts insérés dans les données générées par l’IA — facilitent cette tâche, mais ils peuvent être supprimés. Ils peuvent également être utilisés pour indiquer un contenu authentique, établissant ainsi la provenance des données. Les métadonnées et les journaux d’activité du système facilitent également l’investigation numérique.
Plusieurs couches de défense
La combinaison de la surveillance technique et de la supervision humaine crée une défense plus solide. Des garanties redondantes augmentent la sécurité, mais les mesures peuvent entraîner des coûts et des retards. Cependant, des études ont montré que l’intégration des systèmes dans un contexte sociotechnique est essentielle pour identifier, étudier et se défendre contre les dommages.
- Détection des anomalies : Des méthodes peuvent détecter des entrées ou des comportements anormaux, les signalant pour enquête.
- Humain dans la boucle : La supervision humaine permet des dérogations manuelles, mais peut être coûteuse. Les humains et l’IA peuvent également collaborer, mais l’utilisateur doit tout de même conserver son propre jugement, car l’IA a une tendance au « biais d’automatisation ».
- Fonctionnement sécurisé : Limiter la manière dont les systèmes d’IA peuvent influencer directement le monde les rend plus faciles à superviser.
Explication et interprétation des actions de l’IA
L’explication du comportement de l’IA aide à évaluer les capacités, à diagnostiquer les préjudices et à déterminer la responsabilité. Bien qu’il puisse être trompeur de simplement demander des explications aux modèles linguistiques, les chercheurs améliorent ces techniques. Bien qu’elle ne soit pas toujours fiable, l’interprétabilité est valorisée en tant qu’élément de la boîte à outils d’évaluation des modèles.
Surveillance et intervention basées sur le matériel
Des mécanismes matériels sont explorés comme une alternative plus fiable à la surveillance logicielle. Ces mécanismes, intégrés au matériel informatique, visent à permettre aux décideurs politiques de surveiller et de vérifier les aspects des systèmes d’IA pendant la formation et le déploiement, tels que l’utilisation du calcul. Bien que la fonctionnalité requise existe sur les puces d’IA, la surveillance matérielle n’a pas fait ses preuves à grande échelle et pourrait menacer les intérêts des utilisateurs si elle était mise en œuvre de manière désordonnée. De plus, le matériel, tel que certains GPU, pourrait faire face à des attaques bien financées et pourrait divulguer des informations sensibles.
Quelles approches techniques offrent des protections contre les violations de la vie privée dans les systèmes d’IA à usage général ?
Les systèmes d’IA à usage général présentent plusieurs risques pour la vie privée, découlant de potentielles violations de la confidentialité des données, de lacunes en matière de transparence, de traitements de données non autorisés et de l’émergence de nouvelles formes d’abus. Pour répondre à ces préoccupations, il faut des stratégies techniques multidimensionnelles appliquées tout au long du cycle de vie de l’IA.
Stratégies d’atténuation tout au long du cycle de vie de l’IA
- Nettoyage des données d’entraînement : L’une des mesures les plus immédiates et les plus efficaces consiste à supprimer les informations personnellement identifiables (PII) des ensembles de données d’entraînement de l’IA. Cela réduit la probabilité que le système d’IA reproduise des informations sensibles pendant son fonctionnement. Bien qu’incomplète, l’assainissement des données reste une méthode rentable.
- Confidentialité différentielle : Des techniques comme la confidentialité différentielle offrent des garanties mathématiques quant au degré auquel un modèle peut « mémoriser » des points de données individuels. Bien que ces technologies d’amélioration de la confidentialité (TEC) existent, elles peuvent ne pas être applicables aux systèmes d’IA à usage général en raison des exigences de calcul des systèmes d’IA.
- Déploiement sécurisé : La sécurisation des déploiements dans le cloud où des données sensibles sont traitées est essentielle pour prévenir les fuites de données.
Contrôles axés sur l’utilisateur : Les technologies d’amélioration de la confidentialité comprennent des mécanismes conviviaux permettant aux individus de suivre et de contrôler leurs données, tels que des tableaux de bord pour gérer les autorisations et des systèmes de provenance de données sécurisés. De telles mesures favorisent la transparence et la responsabilité, permettant aux utilisateurs de suivre l’utilisation des données, de gérer les autorisations et potentiellement de corriger ou de supprimer des données.
TEC avancées
Des approches cryptographiques avancées, telles que le chiffrement homomorphe, les preuves à connaissance nulle, le calcul multipartite et l’informatique confidentielle utilisant du matériel spécialisé, offrent une protection des données sécurisée de bout en bout. Ces méthodes restent immatures pour l’IA à usage général.
Tendances émergentes
- Traitement sur l’appareil : L’exécution de modèles d’IA à usage général localement sur les appareils des consommateurs minimise le besoin d’envoyer des données personnelles à des serveurs externes, renforçant ainsi la confidentialité des utilisateurs.
- Sécurité augmentée par l’IA : L’IA à usage général elle-même peut être exploitée pour améliorer les pratiques de cybersécurité en identifiant les vulnérabilités de codage et en expliquant les risques pour la vie privée.
Défis pour les décideurs : L’équilibre entre les mesures de sécurité et les coûts pratiques, ainsi que les désalignements potentiels entre les mesures de sécurité et les incitations commerciales, présentent un défi important. Alors que l’IA et les mesures d’atténuation évoluent rapidement, il est difficile de prédire dans quelle mesure ces protections peuvent être déployées à grande échelle.
Les questions clés comprennent la manière et le moment où les risques de l’IA à usage général révèlent des informations sensibles, la manière dont l’IA à usage général peut être exécutée avec des garanties de sécurité plus fortes et la manière d’empêcher l’utilisation de l’IA à usage général pour des cas d’utilisation exploitant la vie privée.
