Cinco riesgos importantes que traen los grandes modelos de lenguaje

Los líderes empresariales y de TI están considerando, por un lado, el potencial de riesgo que la tecnología creará en áreas como el servicio al cliente y el desarrollo de software, y por otro, son cada vez más conscientes de las posibles desventajas y los riesgos que requieren atención. Para que las organizaciones puedan aprovechar el potencial de los grandes modelos de lenguaje (LLM), también deben calcular los riesgos ocultos de la tecnología que podrían dañar el negocio.

¿CÓMO FUNCIONAN LOS GRANDES MODELOS DE LENGUAJE?

ChatGPT y otras herramientas de inteligencia artificial generativa están respaldadas por LLM. Funcionan utilizando redes neuronales artificiales para procesar cantidades masivas de datos de texto. Después de aprender los patrones entre las palabras y cómo se utilizan según el contexto, el modelo puede interactuar con los usuarios en lenguaje natural. Una de las razones principales del notable éxito de ChatGPT es su capacidad para hacer bromas, escribir poesía y, en general, comunicarse de una manera difícil de distinguir de un ser humano real. Los modelos de inteligencia artificial generativa basados en LLM utilizados en chatbots como ChatGPT funcionan como motores de búsqueda superpotentes y utilizan los datos que han aprendido para responder preguntas y realizar tareas con un lenguaje similar al humano. Ya sean modelos públicos o modelos propietarios utilizados internamente dentro de una organización, la inteligencia artificial generativa basada en LLM puede exponer a las empresas a riesgos específicos de seguridad y privacidad.

CINCO RIESGOS IMPORTANTES DE LOS GRANDES MODELOS DE LENGUAJE

El intercambio excesivo de datos confidenciales: los chatbots basados en LLM no son muy buenos guardando secretos u olvidando. Esto significa que cualquier dato que escriba puede ser adoptado por el modelo y puesto a disposición de otros, o al menos utilizado para entrenar futuros modelos de LLM.

Desafíos de derechos de autor: los LLM aprenden de grandes cantidades de datos. Sin embargo, esta información a menudo se toma de la web sin el permiso explícito del propietario del contenido. Pueden surgir posibles problemas de derechos de autor a medida que continúa utilizándolos.

Código inseguro: los desarrolladores recurren cada vez más a ChatGPT y herramientas similares para ayudar a acelerar sus tiempos de comercialización. En teoría, pueden proporcionar esta ayuda generando fragmentos de código e incluso programas de software completos de forma rápida y eficiente. Sin embargo, los expertos en seguridad advierten que esto también puede crear vulnerabilidades de seguridad.

Hackear el propio LLM: el acceso no autorizado a los LLM y su modificación pueden ofrecer a los piratas informáticos una serie de opciones para llevar a cabo actividades maliciosas, como hacer que el modelo revele información confidencial a través de ataques de inyección rápida o realizar otras acciones que deberían estar bloqueadas.

Violación de datos en el proveedor de inteligencia artificial: siempre existe la posibilidad de que los datos de una empresa que desarrolla modelos de inteligencia artificial también sean vulnerados, por ejemplo, que los piratas informáticos roben datos de entrenamiento que podrían contener información privada confidencial. Lo mismo se aplica a las fugas de datos.

Qué hacer para reducir los riesgos:

Cifrado y anonimización de datos: para mantener los datos alejados de miradas indiscretas, cifrarlos antes de compartirlos con los LLM y considerar técnicas de anonimización para proteger la privacidad de las personas identificables en los conjuntos de datos. La limpieza de datos puede lograr el mismo objetivo eliminando detalles confidenciales de los datos de entrenamiento antes de ingresarlos al modelo.

Controles de acceso avanzados: las contraseñas seguras, la autenticación multifactor (MFA) y las políticas de privilegios mínimos ayudarán a garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder al modelo de inteligencia artificial generativa y a los sistemas de backend.

Auditoría de seguridad periódica: esto puede ayudar a descubrir vulnerabilidades en sus sistemas de TI que podrían afectar al LLM y a los modelos de inteligencia artificial generativa sobre los que está construido.

Implemente planes de respuesta a incidentes: un plan de respuesta a incidentes sólido y bien ensayado ayudará a su organización a responder rápidamente para contener, corregir y recuperarse de cualquier violación.

Examine todos los detalles de los proveedores de LLM: como con todos los proveedores, verifique que la empresa que proporciona el LLM utilice las mejores prácticas de la industria en el campo de la seguridad y la privacidad de los datos. Asegúrese de que haya explicaciones claras sobre dónde se procesan y almacenan los datos de los usuarios y si se utilizan para entrenar el modelo. ¿Durante cuánto tiempo se conservan los datos? ¿Se comparten los datos con terceros? ¿Se puede cambiar la preferencia de uso de sus datos con fines de entrenamiento?

Asegúrese de que los desarrolladores implementen medidas de seguridad estrictas: si sus desarrolladores utilizan LLM para generar código, asegúrese de que cumplan con políticas como pruebas de seguridad y revisión por pares para reducir el riesgo de que los errores se filtren a la producción.

Fuente de la noticia: 12punto