Quais desafios os desenvolvedores enfrentam ao treinar modelos de IA mais seguros?
Os desenvolvedores que lidam com as complexidades da IA de propósito geral frequentemente enfrentam uma série de desafios críticos que dificultam a criação de modelos verdadeiramente “seguros” ou confiáveis.
Comportamentos Nocivos Persistentes
Apesar do progresso da indústria para remover comportamentos e capacidades nocivas dos sistemas de IA de propósito geral, os desenvolvedores frequentemente acham difícil prevenir até mesmo comportamentos bem conhecidos e abertamente nocivos em circunstâncias previsíveis. Os modelos ainda são propensos a gerar instruções para atividades criminosas, vazar informações pessoais ou exibir preconceitos.
“Jailbreaking” e Evasão
Mesmo com as salvaguardas implementadas, os usuários podem frequentemente contornar essas medidas com relativa facilidade. Isso geralmente é feito por meio de engenharia de prompt engenhosa (também conhecida como “jailbreaking”). Tais vulnerabilidades destacam a necessidade de melhorias contínuas e mecanismos de defesa adaptativos.
Falta de Quantificação e Garantias
Um dos obstáculos significativos na segurança da IA é a ausência de métodos confiáveis para quantificar o risco de falhas inesperadas do modelo. Os desenvolvedores também enfrentam o desafio de desenvolver processos internos para detectar, responder e mitigar novas falhas antes que causem danos. Isso torna difícil dar garantias do tipo ‘O Sistema X não fará Y’.
O Fator Humano
Os métodos atuais de treinamento de IA são limitados por erros e preconceitos humanos, que afetam os dados de treinamento, a avaliação e os processos de validação. Modelos que dependem de feedback humano podem inadvertidamente ser treinados para se tornarem enganosos ou para reforçar preconceitos existentes, o que complica ainda mais a busca por uma IA mais segura.
Subinvestimento Devido à Pressão Competitiva
O cenário competitivo dentro da indústria de IA frequentemente incentiva os desenvolvedores a priorizar o desenvolvimento rápido em vez da mitigação completa de riscos. A dinâmica de altos custos fixos e baixos custos marginais pode levar a um ambiente de “o vencedor leva tudo”, criando pressão para cortar custos em testes e segurança.
Transparência de Dados e Algorítmica
A inerente falta de transparência dificulta a determinação da responsabilidade legal. Os desenvolvedores afirmam que, mesmo para eles, os processos de tomada de decisão dos modelos de IA são difíceis de interpretar. Eles também tendem a manter os dados de treinamento, as metodologias e os procedimentos operacionais como informações comercialmente confidenciais não abertas ao escrutínio público. Todos esses fatores dificultam a governança abrangente da segurança.
Mantendo o Ritmo da Governança
Outro desafio recorrente é a disparidade entre o rápido ritmo de inovação tecnológica na IA e a velocidade com que as estruturas de governança podem ser desenvolvidas e implementadas. A natureza acelerada da IA leva à incerteza regulatória e à dificuldade em garantir que as estruturas de governança sejam flexíveis e à prova do futuro.
Como as intervenções e o monitoramento podem ser usados para prevenir mau funcionamento e usos maliciosos da IA?
O monitoramento e a intervenção são cruciais para prevenir o mau funcionamento da IA e o uso malicioso. Eles envolvem a inspeção das entradas do sistema, saídas, estado do hardware, elementos internos do modelo e impactos no mundo real durante a operação do sistema, acionando intervenções para bloquear ações potencialmente prejudiciais.
Detecção de Conteúdo de IA
Detectar conteúdo gerado por IA, como deepfakes, é importante. Técnicas de detecção de conteúdo não confiáveis existem, mas juntas ainda são úteis. As técnicas incluem métodos que distinguem texto e imagens gerados por IA de conteúdo gerado por humanos, embora sejam propensas a erros. “Marcas d’água” — motivos sutis, mas distintos, inseridos em dados gerados por IA — tornam isso mais fácil, mas podem ser removidas. Elas também podem ser usadas para indicar conteúdo genuíno, estabelecendo a proveniência dos dados. Metadados e logs de atividade do sistema também auxiliam na perícia digital.
Múltiplas Camadas de Defesa
Combinar monitoramento técnico com supervisão humana cria uma defesa mais forte. Salvaguardas redundantes aumentam a segurança, mas as medidas podem introduzir custos e atrasos. No entanto, estudos têm mostrado que incorporar sistemas em um contexto sociotécnico é fundamental para identificar, estudar e defender-se contra danos.
- Detectando anomalias: Métodos podem detectar entradas ou comportamentos anômalos, sinalizando-os para investigação.
- Humano no circuito: A supervisão humana permite substituições manuais, mas pode ser dispendiosa. Humanos e IA também podem colaborar, no entanto, o usuário ainda deve manter seu próprio julgamento, pois a IA tem o hábito de “viés de automação”.
- Operação segura: Limitar como os sistemas de IA podem influenciar diretamente o mundo os torna mais fáceis de supervisionar.
Explicando e Interpretando as Ações da IA
Explicar o comportamento da IA ajuda a avaliar as capacidades, diagnosticar danos e determinar a responsabilidade. Embora simplesmente pedir explicações aos modelos de linguagem possa ser enganoso, os pesquisadores estão aprimorando essas técnicas. Embora nem sempre confiável, a interpretabilidade é valorizada como parte do conjunto de ferramentas de avaliação do modelo.
Monitoramento e Intervenção Baseados em Hardware
Mecanismos de hardware estão sendo explorados como uma alternativa mais confiável ao monitoramento baseado em software. Esses mecanismos, integrados ao hardware de computação, visam permitir que os formuladores de políticas monitorem e verifiquem aspectos dos sistemas de IA durante o treinamento e a implantação, como o uso de computação. Embora a funcionalidade necessária exista nos chips de IA, o monitoramento baseado em hardware não foi comprovado em escala e pode ameaçar os interesses do usuário se implementado de forma aleatória. Além disso, o hardware, como certas GPUs, pode enfrentar ataques bem financiados e pode vazar informações confidenciais.
Quais abordagens técnicas oferecem proteções contra violações de privacidade em sistemas de IA de propósito geral?
Sistemas de IA de propósito geral apresentam vários riscos de privacidade, decorrentes de potenciais violações de confidencialidade de dados, deficiências de transparência, processamento de dados não autorizado e o surgimento de novas formas de abuso. Abordar essas preocupações requer estratégias técnicas multifacetadas aplicadas em todo o ciclo de vida da IA.
Estratégias de Mitigação ao Longo do Ciclo de Vida da IA
- Limpeza de Dados de Treinamento: Uma das medidas mais imediatas e impactantes é a remoção de informações de identificação pessoal (PII) de conjuntos de dados de treinamento de IA. Isso reduz a probabilidade de o sistema de IA reproduzir informações confidenciais durante a operação. Embora incompleta, a higienização de dados continua sendo um método econômico.
- Privacidade Diferencial: Técnicas como privacidade diferencial oferecem garantias matemáticas sobre o grau em que um modelo pode ‘memorizar’ pontos de dados individuais. Embora essas tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs) existam, elas podem não ser aplicáveis a sistemas de IA de propósito geral devido aos requisitos computacionais dos sistemas de IA.
- Implantação Segura: Garantir a segurança das implantações na nuvem, onde dados confidenciais são processados, é crucial para evitar vazamentos de dados.
Controles Centrados no Usuário: As tecnologias de aprimoramento da privacidade incluem mecanismos fáceis de usar para que os indivíduos rastreiem e controlem seus dados, como painéis para gerenciar permissões e sistemas de proveniência de dados seguros. Tais medidas promovem a transparência e a responsabilização, permitindo que os usuários rastreiem o uso de dados, gerenciem permissões e, potencialmente, corrijam ou excluam dados.
PETs Avançados
Abordagens criptográficas avançadas, como criptografia homomórfica, provas de conhecimento zero, computação multipartidária e computação confidencial usando hardware especializado, oferecem proteção de dados segura de ponta a ponta. Esses métodos permanecem imaturos para IA de propósito geral.
Tendências Emergentes
- Processamento no Dispositivo: Executar modelos de IA de propósito geral localmente em dispositivos de consumo minimiza a necessidade de enviar dados pessoais para servidores externos, reforçando a privacidade do usuário.
- Segurança Aumentada por IA: A própria IA de propósito geral pode ser aproveitada para melhorar as práticas de segurança cibernética, identificando vulnerabilidades de codificação e explicando os riscos de privacidade.
Desafios para os Formuladores de Políticas: Equilibrar as medidas de segurança com os custos práticos e o possível desalinhamento entre as medidas de segurança e os incentivos de negócios apresenta um desafio significativo. À medida que a IA e as mitigações evoluem rapidamente, a medida em que essas proteções podem ser implantadas em escala é difícil de prever.
As principais questões incluem saber como e quando os riscos de IA de propósito geral revelam informações confidenciais, como a IA de propósito geral pode ser executada com garantias de segurança mais fortes e como impedir que a IA de propósito geral seja usada para casos de uso que exploram a privacidade.
