Red Teaming AI для более безопасных моделей

Red Teaming AI для более безопасных моделей

Red Teaming AI для более безопасных моделей быстро становится краеугольным камнем ответственного развития ИИ. Это помогает компаниям раскрыть уязвимости, предубеждения и вредное поведение в крупных языковых моделях (LLMS), прежде чем эти системы достигнут общественности. Поскольку генеративные приложения искусственного интеллекта, такие как CHATGPT и Claude, все чаще интегрируются в повседневную жизнь, потребность в надежной структуре тестирования стала срочной. Красная команда включает в себя моделирование состязательных атак и активно злоупотребления случаями неправильного использования, что позволяет разработчикам исправлять недостатки в системах ИИ и соответствовать этическим, нормативным и социальным стандартам для безопасной реализации.

Ключевые выводы

• Red Teaming – это проактивный метод безопасности ИИ, используемый для раскрытия и решения уязвимостей, этических рисков и недостатков безопасности в LLMS.
• Ведущие технические организации, включая OpenAI, Anpropic и Google DeepMind, сделали красную команду официальной частью своего цикла развития искусственного интеллекта.
• Red Teaming объединяет ручные методы, автоматизированные инструменты и экспертные доменные идеи для имитации угроз и вредных вариантов использования.
• Этот подход помогает прозрачности, способствует общественному доверию и поддерживает организации в соответствии с требованиями глобального управления и соответствия искусственного искусства.

Что такое Red Teaming в контексте ИИ?

Традиционно используется в военных и кибербезопасных условиях, Red Teaming относится к назначению специализированной группы для проверки силы системы путем моделирования атак или состязательной тактики. При применении к искусственному интеллекту, красное команда означает преднамеренное тестирование моделей для выявления предвзятости, галлюцинаций, нарушений конфиденциальности, недостатков безопасности или способности производить вредные или незаконные результаты.

Вместо того, чтобы ждать, когда угрозы появятся после развертывания, красные команды имитируют преднамеренное злоупотребление или обман. Понимание, полученное в рамках этого процесса, позволяет инженерам исправлять уязвимости и устанавливать надежные ограждения задолго до того, как модели станут публичными.

Ключевые преимущества Red Teaming AI Systems

Red Teaming работает, размещая модели в сложных и необычных условиях для проблем безопасности поверхности на ранних этапах. Его основные преимущества включают:

• Повышенная безопасность: Выявление результатов, связанных с дезинформацией, ненавистнической речью или необработанными медицинскими предложениями.
• Обнаружение предвзятости: Уточняя пропущенные случаи, когда недопредставленные группы неверно характеризуются или исключены.
• Оценка надежности: Проверка, как модели работают при воздействии скрытых закономерности, вводящих в заблуждение вопросов или противоречивых подсказок.
• Готовность к соблюдению: Помогающие организациям удовлетворять глобальные стандарты, такие как Структура управления рисками NIST, или Закон ЕС.

Как крупные компании ИИ используют красную команду

Лучшие лидеры ИИ вплетают красные практики команды в свои модели дизайна и выпускают рабочие процессы.

Openai

До запуска GPT-4 Openai сотрудничала с внутренними и внешними красными командами, состоящими из специалистов по кибербезопасности, этиков, лингвистов и социологов. Эти команды проверили модель для таких проблем, как мошенничество, дезинформация и несправедливая предвзятость. Основываясь на этих результатах Red Team, OpenAI адаптировал свои стратегии фильтрации и настройки инструкций для снижения вредоносных результатов.

Антроп

Anpropic управляла своей моделью Claude через подробные красные процессы команды, посвященные обнаружению обмана, сопротивлению манипуляциям и подходящему отказам. Обратная связь Red Team информировала обновления, используя такие методы, как обучение подкреплению от обратной связи с человеком (RLHF), направленные на устранение уязвимых областей, которые открыли красные команды.

Google DeepMind

DeepMind включает в себя красную команду в разные фазы модельных исследований и разработок. Компания поделилась отчетами о рисках галлюцинации, обнаруженных с помощью состязательных испытаний. Эти идеи повлияли на обновления в модели настройки веса и помогли им исследовать свои группы по безопасности в процедурах оценки.

Технические подходы к Red Teaming AI

Red Teaming включает в себя как ручные подходы, так и стратегии автоматического тестирования, каждый из которых подходит для различных типов уязвимостей.

Ручные методы

• Адверскую оперативную инъекцию: Создание подсказок, которые пытаются обмануть модель в обход гарантий или предоставление вводящих в заблуждение ответов.
• Этическое сценарий моделирование: Изучение того, как модели справляются с морально сложными или высокими ставками.
• Подражание и дезинформация: Представлены сценарии, в которых кража личных данных или поддельные новости представлены для проверки сопротивления фактическим ошибкам и манипуляциям.

Эти усилия согласуются с более широкими проблемами в области ИИ и кибербезопасности, где этическое тестирование помогает решать проблемы безопасности и доверия.

Автоматизированные инструменты и рамки

• Тестирование на пузырь: Кормление моделей случайных или узоловых входов для наблюдения неожиданных результатов.
• Наборы инструментов для устойчивости состязания: Использование таких систем, как набор инструментов IBM.
• Генеративные петли обратной связи: Использование системы ИИ для разработки подсказок для другой модели, позволяя многослойной оценке устойчивости и поведенческого выравнивания.

Эти усилия тесно связаны с изучением состязательного машинного обучения, где модели обучаются путем воздействия их на состязательные образцы для улучшения устойчивости к манипуляциям.

Внедрение Red Teaming: практическая структура

Для компаний и организаций, ориентированных на AI, принятие повторяемой стратегии Red Teaming обеспечивает готовность и устойчивость. Следующие шаги предлагают основополагающие рамки:

1. Определите модели угроз: Определите задачи высокого риска, этические дилеммы и злоупотребления векторами, имеющими отношение к применению модели.
2. Наем или контракт на красные команды: Создание команд экспертов по этике, кибербезопасности и знаниям области для тестирования на широкую поверхность угрозы.
3. Выполнить многофазное красное команду: Выполните оценки на разных этапах срока службы модели, используя как созданные вручную стратегии, так и автоматическое инструменты.
4. Результаты документа: Ведите подробные записи о любых недостатках и шагах, предпринятых в направлении разрешения.
5. Итерация и повторная оценка: Обновление моделей или систем для реагирования на результаты, за которыми следуют новые раунды тестирования для проверки повышения безопасности.

Количественное воздействие красного команды

Несмотря на то, что Red Teaming является относительно новой дисциплиной, Red Teaming уже обеспечила измеримые улучшения безопасности и надежности. OpenAI обнаружил более 50 различных слабостей в GPT-4 до выпуска, что привело к снижению показателей успеха джейлбрейка и лучшей обработке дезинформации. Эти вмешательства спустили успешные попытки атаки более чем на 80 процентов по основным показателям.

Anpropic также сообщил о более чем 90 -процентном успехе в отказе от вредных или неэтичных инструкций, благодаря нескольким раундам тестирования красной команды и итерационным корректировкам.

Подобные улучшения в реальном мире демонстрируют, почему Red Teaming является эффективным механизмом безопасности для современных систем ИИ.

Отраслевая экосистема и сторонние партнерские отношения

Организации, преследующие ответственное развитие ИИ, все чаще рассматривают внешних экспертов для объективного обзора. Такие фирмы, как Trail of Bits, вероятное будущее и исследовательский центр выравнивания, часто проводят стороннюю красную команду. Эта более широкая экосистема укрепляет доверие и обеспечивает нейтральную оценку целостности модели.

Политические рекомендации, такие как Билль о правах ИИ США и Директива по ответственности Европейской комиссии по ответственности, также требуют участия в программах прозрачности и сертификации Красной команды. Эти руководящие принципы подчеркивают, как общественная ответственность и обзоры безопасности должны быть частью генеративного цикла выпуска ИИ.

В более философских дискуссиях об искусственном интеллекте некоторые перспективы предупреждают о неконтролируемых инновациях. Как отмечено в подробной особенности ИИ самоучки и его потенциальных последствий, этические соображения так же важны, как и технические меры защиты.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Red Teaming в ИИ?

Красная команда в ИИ включает в себя моделирование краевых случаев, целевых атак или неэтичных подсказок, чтобы проверить, как система ИИ реагирует под давлением. Цель состоит в том, чтобы обнаружить и устранить слабости до того, как модели будут развернуты в реальных средах.

Почему Red Teaming важна для безопасности ИИ?

Он снижает шансы на неправильное использование, улучшает справедливость в разных вариантах использования и укрепляет доверие к системам, гарантируя, что они могут справиться с трудностями, не нарушая или генерируя вредный контент.

Как такие компании, как Openai, используют Red Teaming?

OpenAI использует специализированные команды для запуска тестов на основе быстрого анализа, анализа потенциала неправильного использования и корректировки поведения модели, используя такие методы, как учебная настройка и фильтры контента.

Каковы примеры уязвимостей искусственного интеллекта, попавшие в рамки Red Teaming?

Они включают в себя дезинформацию, вредные медицинские консультации, смещенные ответы, утечку данных или модели, которые соответствуют командам, предназначенным для переопределения гарантий.

Заключение

Red Teaming AI включает в себя систематическое тестирование моделей для выявления уязвимостей, предубеждений и режимов отказа перед развертыванием реального мира. Моделируя состязательные атаки, кромки и сценарии неправильного использования, Red Teaming помогает командам строить более безопасные, более надежные системы. Это гарантирует, что модели ИИ лучше соответствуют этическим, юридическим и безопасным стандартам за счет активного выявления рисков, которые могут пропустить традиционное тестирование. По мере того, как генеративные модели растут в силе и сложности, Red Teaming становится критическим уровнем в ответственном развитии ИИ, преодолевая разрыв между теоретической безопасностью и практической устойчивостью.

Ссылки

Бриньольфссон, Эрик и Эндрю Макафи. Второй машинный возраст: работа, прогресс и процветание во время блестящих технологийПолем WW Norton & Company, 2016.

Маркус, Гэри и Эрнест Дэвис. Перезагрузка ИИ: создание искусственного интеллекта, которому мы можем доверятьПолем Винтаж, 2019.

Рассел, Стюарт. Совместимый с человеком: искусственный интеллект и проблема контроляПолем Викинг, 2019.

Уэбб, Эми. Большая девять: как Tech Titans и их мыслительные машины могли деформировать человечествоПолем Publicaffairs, 2019.

Рассказывание, Даниэль. ИИ: бурная история поиска искусственного интеллектаПолем Основные книги, 1993.