Проблемные вопросы безопасности при использовании ChatGPT

Привет! Что же, раз в последнее время изо всех утюгов и прочих устройств только ленивый не высказал свою субъективную точку зрения по вопросу безопасности в сфере искусственного интеллекта, не будем оставаться в стороне и тоже скажем пару слов.

ChatGPT представляет собой одну из самых продвинутых моделей для генерации текста на основе искусственного интеллекта. Несмотря на свои впечатляющие возможности и широкий спектр применения, использование ChatGPT также связано с рядом проблемных вопросов в области безопасности и конфиденциальности. Рассмотрим основные аспекты безопасности, которые необходимо учитывать при использовании этой технологии.

Конфиденциальность данных. Одной из главных проблем при использовании ChatGPT является обеспечение конфиденциальности данных. Поскольку модель обучается на огромных массивах текста, существует риск того, что она может непреднамеренно раскрыть личную информацию или данные, использованные в процессе обучения. Это особенно критично, когда в диалогах с моделью могут участвовать конфиденциальные данные пользователей.

Умышленное искажение данных модели. ChatGPT может быть использован для создания убедительных, но ложных или манипулирующих текстов. Это ставит под угрозу распространение дезинформации и фальсификации, что может иметь серьезные последствия для общественного мнения.

Ответственность за сгенерированный контент. Определение ответственности за контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, является сложной задачей. В случае распространения вредоносного или незаконного контента через системы, основанные на ChatGPT, возникают вопросы о том, кто несет ответственность.

Непредвиденное использование. Технология, предназначенная для одних целей, может быть использована совершенно в других, непредвиденных разработчиками контекстах. Это может включать использование ChatGPT для создания фишинговых сообщений, вредоносного кода, средств обхода защиты, мошеннических схем или других видов кибератак.

Рекомендации по обеспечению безопасности:

Регулярное тестирование систем на предмет уязвимостей и мониторинг использования помогут идентифицировать и предотвратить потенциальные проблемы.

Ограничение доступа к конфиденциальной информации и использование шифрования для защиты данных.

Разработка и соблюдение строгих правовых и этических рамок для регулирования использования AI-технологий.

Повышение уровня осведомленности и образования пользователей о потенциальных рисках и методах защиты при использовании технологий на основе искусственного интеллекта.

И конечно же, золотое правило: проверяйте всё, что нагенерено, прежде чем пускать в ход, ревью человека всё ещё остаётся неотъемлемой частью работы с ЛЛМ.

Отдельно стоит отметить, что наш старый добрый приятель Стив Уилсон, действуя группой лиц по предварительному сговору с иными энтузиастами, успешно создал и в настоящее время майнтейнит новую ветку ОВАСП Топ Тен для ЛЛМ: и всё сказанное выше удачно матчится на этот лист, с которым предлагаем вам ознакомиться самостоятельно.

OWASP Top Ten For LLM