تقدم التكنولوجيا الجديدة فرصًا جديدة، لكنها تحمل أيضًا تهديدات جديدة. يمكن أن تجعل تعقيدات الذكاء الاصطناعي التوليدي من الصعب التمييز بين الاثنين.
خذ موضوع الهلوسة كمثال. في البداية، اعتقد الكثيرون أن الهلوسة في الذكاء الاصطناعي سلبية تمامًا ويجب القضاء عليها. ومع ذلك، تغيرت المحادثة، معترفًا بأن الهلوسة قد تحمل قيمة. يوضح إيسا فولفورد من OpenAI هذا المنظور: "ربما لا نريد نماذج لا تهلوس أبدًا، لأنها يمكن أن تُعتبر إبداعية. نحن فقط نريد نماذج تهلوس في السياق الصحيح. في بعض الحالات، مثل الكتابة الإبداعية، هذا مقبول، بينما في حالات أخرى، ليس كذلك."
لقد أصبح هذا الرأي التفكير السائد حول الهلوسة. الآن، يكتسب مفهوم جديد الانتباه - ويثير القلق: حقن الأوامر. يشير هذا المصطلح إلى محاولة المستخدمين التلاعب بأنظمة الذكاء الاصطناعي عمداً لتحقيق نتائج غير مرغوب فيها. على عكس معظم المناقشات حول مخاطر الذكاء الاصطناعي، التي غالباً ما تركز على التأثيرات السلبية المحتملة على المستخدمين، فإن حقن الأوامر يمثل مخاطر أساسية لمزودي الذكاء الاصطناعي.
بينما قد تكون المخاوف المتعلقة بحقن الأوامر مبالغًا فيها، من الضروري الاعتراف بالمخاطر الحقيقية المعنية. تذكر هذه التحديات أن مخاطر الذكاء الاصطناعي متعددة الأوجه. لتطوير نماذج لغوية كبيرة (LLMs) تحمي المستخدمين والشركات والسمعة، من الأهمية فهم حقن الأوامر وكيفية التخفيف منها.
كيفية عمل حقن الأوامر
يمكن اعتبار حقن الأوامر كجانب سلبي للانفتاح والمرونة الرائعة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي. عندما يتم تنفيذه بشكل جيد، قد تبدو الوكالات الذكية سحرية تقريبًا - تستجيب بفعالية لطلبات المستخدمين.
ومع ذلك، لا يمكن للشركات المسؤولة إصدار ذكاء اصطناعي يتصرف بشكل عشوائي. على عكس البرمجيات التقليدية ذات الواجهات الثابتة، توفر LLMs فرصًا واسعة للمستخدمين لاختبار الحدود.
لا تحتاج إلى أن تكون هاكر ماهر لإساءة استخدام وكيل ذكاء اصطناعي؛ أحيانًا، يمكن أن تؤدي التجارب البسيطة في الأوامر إلى نتائج. تشمل تكتيكات حقن الأوامر الأساسية إقناع الذكاء الاصطناعي بتجاوز قيود المحتوى أو تجاهل الضوابط الموجودة - وهي ممارسة تعرف بإعادة ضبط النظام. حدثت واقعة ملحوظة في عام 2016 عندما تعلم الروبوت التجريبي الخاص بمايكروسوفت على تويتر بسرعة إنتاج تعليقات مسيئة. وفي الآونة الأخيرة، تم التلاعب بمايكروسوفت بينغ للكشف عن بيانات بناء سرية.
تشمل التهديدات الكبيرة الأخرى استخراج البيانات. على سبيل المثال، قد يضغط المستخدمون على مساعد مصرفي ذكاء اصطناعي لكشف معلومات مالية حساسة عن العملاء أو التلاعب بروبوت بشري يكشف عن رواتب الموظفين. مع تولي الذكاء الاصطناعي المزيد من الأدوار في خدمة العملاء والمبيعات، تتصاعد المخاطر. يمكن للمستخدمين إقناع الذكاء الاصطناعي بتقديم خصومات كبيرة أو استرداد غير مبرر؛ حيث قام روبوت من وكالات السيارات مؤخرًا ببيع شاحنة شيفروليه تاهو 2024 بمبلغ 1 دولار فقط بسبب مثل هذه المManipulation.
كيفية حماية مؤسستك
اليوم، توجد مجتمعات تتبادل استراتيجيات لتجنب قيود الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى سباق تسلح. تظهر استغلالات جديدة، وتكتسب الزخم على الإنترنت، ويتم التعامل معها بسرعة بواسطة LLMs العامة، على الرغم من أن المشغلين الخاصين قد يواجهون صعوبة في مواكبة ذلك.
إن تجنب المخاطر تمامًا من إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي أمر مستحيل. اعتبر حقن الأوامر كمدخل خلفي لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقبل أوامر المستخدم. بينما لا يمكنك تأمين هذا المدخل تمامًا، يمكنك أن تجعل فتحه أكثر صعوبة. إليك خطوات أساسية لتقليل فرص النتائج السلبية:
1. وضع شروط استخدام واضحة
بينما لا تضمن الشروط القانونية الأمان وحدها، إلا أنها ضرورية. تأكد من أن شروطك واضحة وشاملة ومصممة خصيصًا لمتطلبات الحل الخاص بك. أعطِ الأولوية لموافقة المستخدم.
2. تحديد بيانات المستخدم وإجراءاته
أكثر الطرق فعالية لتقليل المخاطر هي تقييد وصول المستخدمين إلى ما هو ضروري فقط. إذا كان بإمكان الوكلاء الوصول إلى بيانات حساسة أو أدوات، فقد يتم استغلالها. مبدأ "أقل حقوق" هو أمر حاسم.
3. استخدام أطر التقييم
نفذ أطرًا لاختبار كيفية استجابة نظام LLM الخاص بك لمختلف المدخلات. قم بإجراء هذه التقييمات قبل الإطلاق وراقبها باستمرار. يمكن أن تحاكي هذه الاختبارات سلوك حقن الأوامر، مما يساعدك على تحديد ومعالجة الثغرات. الهدف هو إما حظر أو مراقبة التهديدات المحتملة.
التعرف على التهديدات المألوفة في سياق جديد
قد تبدو بعض طرق الحماية هذه مألوفة لأولئك الذين لديهم خلفيات تقنية. تتوازى المخاطر المرتبطة بحقن الأوامر مع المخاطر الناتجة عن تشغيل التطبيقات في متصفحات الويب. بينما يختلف السياق، تبقى التحديات في منع الاستغلال واستخراج البيانات غير المصرح بها قائمة.
على الرغم من أن LLMs مبتكرة، لدينا تقنيات مثبتة للتخفيف من هذه التهديدات - علينا فقط التكيف معها وفقًا لذلك. تذكر أن هذا ليس فقط حول عرقلة المتسللين المتقدمين؛ الكثير من الاستغلالات تنشأ من تكرار المستخدمين لطلبات مماثلة. تجنب نسب كل سلوك غير متوقع لـ LLM إلى حقن الأوامر. في بعض الأحيان، تأتي النتائج من تطبيق الذكاء الاصطناعي للتفكير لتلبية طلبات المستخدمين بناءً على البيانات المتاحة والأدوات.
الخط النهائي بشأن حقن الأوامر
خذ حقن الأوامر على محمل الجد وقلل من المخاطر، لكن لا تدع ذلك يمنع تقدمك.
قائمة الترتيب
