Nouvelle technologie, nouvelles opportunités, mais aussi nouvelles menaces. La complexité de l'IA générative rend parfois difficile la distinction entre les deux.
Prenons le sujet des hallucinations, par exemple. Au départ, beaucoup pensaient que les hallucinations en IA étaient entièrement négatives et qu'elles devaient être éradiquées. Cependant, la conversation a évolué, reconnaissant que les hallucinations peuvent avoir de la valeur. Isa Fulford d'OpenAI exprime cette perspective : "Nous ne voulons probablement pas de modèles qui n'hallucinent jamais, car cela peut être considéré comme de la créativité. Nous voulons simplement des modèles qui hallucinent dans le bon contexte. Dans certaines situations, comme l'écriture créative, c'est acceptable, tandis que dans d'autres, ce n'est pas le cas." Ce point de vue est désormais prédominant.
Un nouveau concept attire l'attention et suscite des inquiétudes : l'injection de prompt. Ce terme désigne la manipulation intentionnelle des systèmes d'IA par les utilisateurs pour obtenir des résultats indésirables. Contrairement à la plupart des discussions sur les risques de l'IA qui se concentrent souvent sur les impacts négatifs pour les utilisateurs, l'injection de prompt pose principalement des risques pour les fournisseurs d'IA. Bien que la peur entourant l'injection de prompt puisse sembler exagérée, il est essentiel de reconnaître les véritables risques impliqués. Ce défi rappelle que les risques liés à l'IA sont multi-facettes. Pour développer des modèles linguistiques de grande taille (LLM) qui protègent les utilisateurs, les entreprises et leur réputation, il est crucial de comprendre l'injection de prompt et comment la mitiger.
Comment fonctionne l'injection de prompt
L'injection de prompt peut être perçue comme un aspect négatif de l'ouverture et de la flexibilité remarquables qu'offre l'IA générative. Lorsqu'elle est bien exécutée, les agents IA peuvent sembler presque magiques dans leur capacité à répondre efficacement aux demandes des utilisateurs. Cependant, les entreprises responsables ne peuvent pas lancer des IA se comportant de manière indifférenciée. Contrairement aux logiciels traditionnels avec des interfaces utilisateur rigides, les LLM offrent de nombreuses opportunités pour tester les limites.
Il n'est pas nécessaire d'être un hacker expérimenté pour abuser d'un agent IA ; parfois, une simple expérimentation de prompt peut donner des résultats. Les tactiques d'injection de prompt les plus basiques consistent à convaincre l'IA de contourner des restrictions de contenu ou d'ignorer des contrôles établis, un procédé connu sous le nom de "jailbreaking". Un exemple marquant date de 2016, lorsque le bot Twitter expérimental de Microsoft a rapidement appris à générer des commentaires offensants. Plus récemment, Microsoft Bing a été manipulé pour révéler des données confidentielles sur des constructions.
D'autres menaces significatives incluent l'extraction de données. Par exemple, des utilisateurs peuvent inciter un assistant bancaire IA à divulguer des informations financières sensibles ou manipuler un bot RH pour révéler les salaires des employés. À mesure que l'IA prend en charge davantage de rôles dans le service client et les ventes, les risques augmentent. Des utilisateurs pourraient persuader l'IA d'offrir des remises considérables ou des remboursements injustifiés ; un bot de concessionnaire a récemment vendu un Chevrolet Tahoe 2024 pour seulement 1 $ en raison d'une telle manipulation.
Comment protéger votre organisation
Aujourd'hui, des communautés existent où les utilisateurs échangent des stratégies pour contourner les garde-fous de l'IA, créant ainsi une course aux armements. De nouvelles exploitations émergent, prennent de l'ampleur en ligne, puis sont rapidement traitées par des LLM publics, même si les opérateurs privés peuvent avoir du mal à suivre.
Éviter complètement les risques d'abus de l'IA est impossible. Pensez à l'injection de prompt comme à une porte dérobée des systèmes d'IA qui acceptent les suggestions des utilisateurs. Bien que vous ne puissiez pas sécuriser entièrement cette porte, vous pouvez en rendre l'ouverture plus difficile. Voici des étapes essentielles pour minimiser les risques de résultats négatifs :
1. Établir des Conditions d'Utilisation Claires
Bien que des termes légaux ne garantissent pas la sécurité, ils sont cruciaux. Assurez-vous que vos conditions soient claires, complètes et adaptées aux spécificités de votre solution. Priorisez l'acceptation par les utilisateurs.
2. Limiter les Données et Actions des Utilisateurs
Le moyen le plus efficace de réduire les risques est de restreindre l'accès des utilisateurs à ce qui est strictement nécessaire. Si les agents peuvent accéder à des données ou des outils sensibles, ils peuvent être exploités. Le principe du moindre privilège est essentiel.
3. Utiliser des Cadres d'Évaluation
Implémentez des cadres pour tester la réaction de votre système LLM à divers inputs. Réalisez ces évaluations avant le lancement et continuez à les surveiller. Ces tests peuvent simuler des comportements d'injection de prompt, aidant à identifier et à adresser les vulnérabilités. L'objectif est soit de bloquer, soit de surveiller les menaces potentielles.
Reconnaître les Menaces Connues dans un Nouveau Contexte
Certaines de ces méthodes de protection peuvent sembler familiales aux spécialistes techniques. Les risques liés à l'injection de prompt sont similaires à ceux des applications exécutées dans des navigateurs web. Bien que le contexte diffère, le défi de prévenir les exploitations et l'extraction de données non autorisée demeure.
Bien que les LLM soient innovants, nous avons établi des techniques pour mitiger ces menaces ; il nous suffit de les adapter en conséquence.
N'oubliez pas que cela ne concerne pas uniquement l'entrave aux hackers avancés ; de nombreuses exploitations proviennent d'utilisateurs répétant des demandes similaires. Ne portez pas tous les comportements inattendus des LLM sur le compte de l'injection de prompt. Parfois, les résultats découlent de la capacité de l'IA à appliquer un raisonnement pour satisfaire les demandes des utilisateurs selon les données et outils disponibles.
La Conclusion sur l'Injection de Prompt
Prenez l'injection de prompt au sérieux et minimisez les risques, mais ne laissez pas cela freiner votre progression.
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