La nueva tecnología ofrece oportunidades, pero también presenta amenazas. La complejidad de la inteligencia artificial generativa puede dificultar la diferenciación entre ambas.
Un ejemplo es el tema de la alucinación. Al principio, muchos pensaban que la alucinación en la IA era completamente negativa y debía erradicarse. Sin embargo, la conversación ha cambiado, reconociendo que la alucinación puede tener su valor. Isa Fulford de OpenAI expresa esta perspectiva: "Probablemente no queramos modelos que nunca alucinen, porque puede considerarse que son creativos. Solo queremos modelos que alucinen en el contexto adecuado. En algunas situaciones, como la escritura creativa, es aceptable; en otras, no lo es".
Esta visión se ha convertido en el pensamiento dominante sobre la alucinación. Ahora, un nuevo concepto está ganando atención y generando preocupaciones: la inyección de comandos (prompt injection). Este término se refiere a la manipulación intencionada de sistemas de IA por parte de los usuarios para lograr resultados no deseados. A diferencia de la mayoría de las discusiones sobre los riesgos de la IA, que a menudo se centran en los posibles impactos negativos para los usuarios, la inyección de comandos principalmente plantea riesgos para los proveedores de IA.
Si bien el miedo en torno a la inyección de comandos puede ser exagerado, es esencial reconocer los riesgos reales involucrados. Este desafío resalta que los riesgos de la IA son multifacéticos. Para desarrollar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) que protejan a los usuarios, empresas y reputaciones, es crucial comprender la inyección de comandos y cómo mitigarla.
Cómo Funciona la Inyección de Comandos
La inyección de comandos puede verse como un inconveniente de la notable apertura y flexibilidad que ofrece la IA generativa. Cuando se ejecuta correctamente, los agentes de IA pueden parecer casi mágicos, respondiendo eficazmente a las solicitudes de los usuarios. Sin embargo, las empresas responsables no pueden lanzar IA que actúe de forma indiscriminada. A diferencia del software tradicional con interfaces rígidas, los LLMs brindan amplias oportunidades para que los usuarios prueben los límites.
No es necesario ser un hacker experto para malutilizar un agente de IA; a veces, la simple experimentación con comandos puede dar resultados. Las tácticas básicas de inyección de comandos implican persuadir a la IA para que evite restricciones de contenido o ignore controles establecidos, una práctica conocida como "jailbreaking". Un caso notable ocurrió en 2016 cuando el bot experimental de Twitter de Microsoft aprendió rápidamente a generar comentarios ofensivos. Más recientemente, Microsoft Bing fue manipulado para revelar datos de construcción confidenciales.
Otras amenazas significativas incluyen la extracción de datos. Por ejemplo, los usuarios pueden presionar a un asistente bancario de IA para que divulgue información financiera sensible de los clientes o manipular un bot de recursos humanos para que revele salarios de empleados. A medida que la IA asume más roles de servicio al cliente y ventas, los riesgos aumentan. Los usuarios podrían convencer a la IA de ofrecer descuentos significativos o reembolsos no merecidos; un bot de concesionarios vendió recientemente un Chevrolet Tahoe 2024 por solo $1 debido a tal manipulación.
Cómo Proteger Su Organización
Hoy en día, existen comunidades donde los usuarios intercambian estrategias para evadir las restricciones de la IA, lo que resulta en una carrera armamentista. Nuevas explotaciones surgen, ganan tracción en línea y son rápidamente abordadas por los LLMs públicos, aunque los operadores privados pueden tener dificultades para mantenerse al día.
La evitación total de riesgos en el mal uso de la IA es imposible. Considere la inyección de comandos como una puerta trasera a los sistemas de IA que aceptan comandos de usuario. Aunque no puede asegurar completamente esta puerta, puede dificultar su apertura. Aquí hay pasos esenciales para minimizar las posibilidades de resultados negativos:
1. Establecer Términos de Uso Claros
Aunque los términos legales por sí solos no garantizan la seguridad, son vitales. Asegúrese de que sus términos sean claros, exhaustivos y adaptados a los detalles de su solución. Priorice la aceptación por parte del usuario.
2. Limitar Datos y Acciones del Usuario
La forma más efectiva de reducir el riesgo es restringir el acceso del usuario solo a lo necesario. Si los agentes pueden acceder a datos sensibles o herramientas, podrían ser explotados. El principio de menor privilegio es crucial.
3. Utilizar Marcos de Evaluación
Implemente marcos para probar cómo reacciona su sistema LLM a diversas entradas. Realice estas evaluaciones antes del lanzamiento y monitoreé continuamente. Estas pruebas pueden simular comportamientos de inyección de comandos, ayudándole a identificar y abordar vulnerabilidades. El objetivo es bloquear o monitorear posibles amenazas.
Reconociendo Amenazas Familiares en un Nuevo Contexto
Algunos de estos métodos de protección pueden resultar familiares para quienes tienen antecedentes técnicos. Los riesgos asociados con la inyección de comandos son paralelos a los de ejecutar aplicaciones en navegadores web. Aunque el contexto difiere, el desafío de prevenir explotaciones y extracción no autorizada de datos se mantiene.
A pesar de que los LLMs son innovadores, tenemos técnicas establecidas para mitigar estas amenazas; solo necesitamos adaptarlas. Recuerde que esto no se trata únicamente de obstruir a hackers avanzados; muchas explotaciones surgen de usuarios que repiten solicitudes similares. Evite atribuir todo comportamiento inesperado de los LLM a la inyección de comandos. A veces, los resultados provienen de la IA aplicando razonamiento para cumplir solicitudes del usuario según los datos y herramientas disponibles.
La Conclusión sobre la Inyección de Comandos
Tome en serio la inyección de comandos y minimice los riesgos, pero no permita que esto obstaculice su progreso.
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