Quali sfide devono affrontare gli sviluppatori quando addestrano modelli di IA più sicuri?
Gli sviluppatori che affrontano le complessità dell’IA per scopi generali spesso si scontrano con una serie di sfide critiche che ostacolano la creazione di modelli veramente “sicuri” o affidabili.
Comportamenti Dannosi Persistenti
Nonostante i progressi del settore per rimuovere comportamenti e capacità dannose dai sistemi di IA per scopi generali, gli sviluppatori trovano spesso difficile prevenire anche comportamenti ben noti e apertamente dannosi in tutte le circostanze prevedibili. I modelli sono ancora inclini a generare istruzioni per attività criminali, a divulgare informazioni personali o a mostrare pregiudizi.
“Jailbreaking” e Aggiramento
Anche con le misure di sicurezza implementate, gli utenti possono spesso aggirare queste misure con relativa facilità. Ciò viene spesso eseguito tramite un’ingegnosa progettazione dei prompt (nota anche come “jailbreaking”). Tali vulnerabilità evidenziano la necessità di continui miglioramenti e meccanismi di difesa adattivi.
Mancanza di Quantificazione e Garanzie
Uno degli ostacoli significativi nella sicurezza dell’IA è l’assenza di metodi affidabili per quantificare il rischio di guasti inattesi del modello. Gli sviluppatori devono anche affrontare la sfida di sviluppare processi interni per rilevare, rispondere e mitigare nuovi guasti prima che causino danni. Ciò rende difficile fornire garanzie del tipo ‘Il sistema X non farà Y’.
Il Fattore Umano
Gli attuali metodi di addestramento dell’IA sono limitati dall’errore umano e dai pregiudizi, che influenzano i dati di addestramento, la valutazione e i processi di convalida. I modelli che si basano sul feedback umano possono inavvertitamente essere addestrati a diventare fuorvianti o a rafforzare i pregiudizi esistenti, complicando ulteriormente la ricerca di un’IA più sicura.
Sottovalutazione Degli Investimenti Dovuta Alla Pressione Competitiva
Il panorama competitivo all’interno dell’industria dell’IA spesso incentiva gli sviluppatori a dare priorità allo sviluppo rapido rispetto a un’accurata mitigazione dei rischi. Le dinamiche degli alti costi fissi e dei bassi costi marginali possono portare a un ambiente “il vincitore prende tutto”, creando pressioni per tagliare corto nei test e nella sicurezza.
Trasparenza Dei Dati e Algoritmica
L’intrinseca mancanza di trasparenza rende difficile determinare la responsabilità legale. Gli sviluppatori affermano che, anche per loro, i processi decisionali dei modelli di IA sono difficili da interpretare. Inoltre, tendono a mantenere i dati di addestramento, le metodologie e le procedure operative come informazioni commercialmente sensibili non aperte al controllo pubblico. Tutti questi fattori ostacolano una governance della sicurezza completa.
Mantenere il passo della governance
Un’altra sfida ricorrente è la discrepanza tra il rapido ritmo dell’innovazione tecnologica nell’IA e la velocità con cui le strutture di governance possono essere sviluppate e implementate. La natura frenetica dell’IA porta a incertezza normativa e difficoltà nel garantire che i quadri di governance siano flessibili e a prova di futuro.
Come possono essere utilizzati interventi e monitoraggio per prevenire malfunzionamenti e usi malevoli dell’IA?
Il monitoraggio e l’intervento sono cruciali per prevenire malfunzionamenti dell’IA e usi malevoli. Comprendono l’ispezione degli input di sistema, degli output, dello stato dell’hardware, degli elementi interni del modello e degli impatti nel mondo reale durante il funzionamento del sistema, attivando interventi per bloccare azioni potenzialmente dannose.
Rilevamento di Contenuti IA
È importante rilevare i contenuti generati dall’IA, come i deepfake. Esistono tecniche di rilevamento dei contenuti inaffidabili, ma insieme sono comunque utili. Le tecniche includono metodi che distinguono il testo e le immagini generati dall’IA dai contenuti generati dall’uomo, sebbene siano soggetti a errori. Le “filigrane” – motivi sottili ma distinti inseriti nei dati generati dall’IA – lo rendono più semplice, ma possono essere rimosse. Possono anche essere utilizzate per indicare contenuti autentici, stabilendo la provenienza dei dati. Anche i metadati e i registri delle attività di sistema aiutano l’analisi forense digitale.
Molteplici Livelli di Difesa
Combinare il monitoraggio tecnico con la supervisione umana crea una difesa più forte. Misure di sicurezza ridondanti aumentano la sicurezza, ma possono introdurre costi e ritardi. Tuttavia, gli studi hanno dimostrato che l’incorporazione dei sistemi in un contesto sociotecnico è fondamentale per identificare, studiare e difendersi dai danni.
- Rilevamento di anomalie: I metodi possono rilevare input o comportamenti anomali, segnalandoli per l’indagine.
- Human-in-the-loop: La supervisione umana consente override manuali, ma può essere costosa. Tuttavia, uomini e IA possono anche collaborare, anche se l’utente dovrebbe comunque mantenere il proprio giudizio, poiché l’IA ha l’abitudine al “bias di automazione”.
- Funzionamento sicuro: Limitare il modo in cui i sistemi di IA possono influenzare direttamente il mondo li rende più facili da supervisionare.
Spiegare e Interpretare le Azioni dell’IA
Spiegare il comportamento dell’IA aiuta a valutare le capacità, diagnosticare i danni e determinare la responsabilità. Sebbene chiedere semplicemente ai modelli linguistici spiegazioni possa essere fuorviante, i ricercatori stanno migliorando queste tecniche. Sebbene non sempre affidabile, l’interpretabilità è apprezzata come parte della cassetta degli attrezzi per la valutazione del modello.
Monitoraggio e Intervento Basati su Hardware
I meccanismi hardware vengono esplorati come un’alternativa più affidabile al monitoraggio basato su software. Questi meccanismi, integrati nell’hardware di calcolo, mirano a consentire ai responsabili politici di monitorare e verificare aspetti dei sistemi di IA durante l’addestramento e la distribuzione, come l’utilizzo del calcolo. Sebbene la funzionalità richiesta esista sui chip di IA, il monitoraggio basato su hardware è non collaudato su vasta scala e potrebbe minacciare gli interessi degli utenti se implementato in modo casuale. Inoltre, l’hardware, come alcune GPU, potrebbe subire attacchi ben finanziati e potrebbe far trapelare informazioni sensibili.
Quali approcci tecnici offrono protezioni contro le violazioni della privacy nei sistemi di IA per scopi generali?
I sistemi di IA per scopi generali presentano diversi rischi per la privacy, derivanti da potenziali violazioni della riservatezza dei dati, lacune nella trasparenza, elaborazione non autorizzata dei dati e l’emergere di nuove forme di abuso. Affrontare queste preoccupazioni richiede strategie tecniche multiformi applicate durante tutto il ciclo di vita dell’IA.
Strategie di mitigazione attraverso il ciclo di vita dell’IA
- Pulizia dei dati di addestramento: Uno dei passaggi più immediati e di impatto è la rimozione delle informazioni di identificazione personale (PII) dai set di dati di addestramento dell’IA. Ciò riduce la probabilità che il sistema di IA riproduca informazioni sensibili durante il funzionamento. Sebbene incompleta, la sanitizzazione dei dati rimane un metodo economicamente vantaggioso.
- Privacy differenziale: Tecniche come la privacy differenziale offrono garanzie matematiche sul grado in cui un modello può “memorizzare” singoli punti dati. Sebbene queste tecnologie che migliorano la privacy (PET) esistano, potrebbero non essere applicabili ai sistemi di IA per scopi generali a causa dei requisiti di calcolo dei sistemi di IA.
- Distribuzione sicura: Proteggere le distribuzioni cloud in cui vengono elaborati dati sensibili è fondamentale per prevenire la fuga di dati.
Controlli incentrati sull’utente: Le tecnologie che migliorano la privacy includono meccanismi di facile utilizzo per consentire alle persone di tracciare e controllare i propri dati, come dashboard per la gestione delle autorizzazioni e sistemi di provenienza dei dati sicuri. Tali misure promuovono la trasparenza e la responsabilità, consentendo agli utenti di tenere traccia dell’utilizzo dei dati, gestire le autorizzazioni e potenzialmente correggere o eliminare i dati.
PET avanzate
Approcci crittografici avanzati, come la crittografia omomorfica, le prove a conoscenza zero, il calcolo multi-parte e il calcolo confidenziale utilizzando hardware specializzato, offrono una protezione dei dati sicura e completa. Questi metodi rimangono immaturi per l’IA per scopi generali.
Tendenze emergenti
- Elaborazione sul dispositivo: L’esecuzione di modelli di IA per scopi generali localmente sui dispositivi dei consumatori riduce al minimo la necessità di inviare dati personali a server esterni, rafforzando la privacy degli utenti.
- Sicurezza aumentata dall’IA: La stessa IA per scopi generali può essere sfruttata per migliorare le pratiche di cybersecurity identificando le vulnerabilità della codifica e spiegando i rischi per la privacy.
Sfide per i responsabili politici: Bilanciare le misure di sicurezza con i costi pratici e il potenziale disallineamento tra le misure di sicurezza e gli incentivi aziendali presenta una sfida significativa. Poiché l’IA e le mitigazioni si evolvono rapidamente, la misura in cui queste protezioni possono essere implementate su vasta scala è difficile da prevedere.
Le questioni chiave includono sapere come e quando i rischi dell’IA per scopi generali rivelano informazioni sensibili, come l’IA per scopi generali può essere eseguita con maggiori garanzie di sicurezza e come impedire che l’IA per scopi generali venga utilizzata per casi d’uso che sfruttano la privacy.
