Новые технологии открывают новые возможности, но также несут в себе новые угрозы. Сложность генеративного ИИ может затруднять различение этих двух аспектов.
Рассмотрим, к примеру, тему галлюцинаций. Изначально многие считали, что галлюцинации в ИИ — это исключительно негативный аспект, который следует искоренить. Однако обсуждение изменилось, и теперь признается, что галлюцинации могут иметь свою ценность. Иса Фулфорд из OpenAI выражает эту точку зрения: "Модели, которые никогда не галлюцинируют, нам не нужны, так как можно рассматривать это как творческий подход. Мы просто хотим модели, которые галлюцинируют в правильном контексте. В некоторых случаях, таких как креативное письмо, это приемлемо, в других — нет".
Эта позиция становится преобладающей в обсуждении галлюцинаций. Теперь же в центре внимания появляется новая концепция, вызывающая беспокойство: инъекция промптов. Этот термин обозначает намеренное манипулирование системами ИИ пользователями для достижения нежелательных результатов. В отличие от большинства обсуждений рисков ИИ, которые часто сосредоточены на потенциальных негативных последствиях для пользователей, инъекция промптов в первую очередь угрожает поставщикам ИИ.
Хотя страх перед инъекцией промптов может быть преувеличен, важно признать реальные риски. Эта проблема служит напоминанием о том, что риски ИИ многообразны. Для разработки крупных языковых моделей (LLM), которые защищают пользователей, бизнес и репутацию, крайне важно понять инъекцию промптов и способы её смягчения.
Как работает инъекция промптов
Инъекция промптов можно рассматривать как недостаток выдающейся открытости и гибкости, которые предлагает генеративный ИИ. При правильном выполнении агенты ИИ могут казаться почти магическими — они эффективно отвечают на запросы пользователей.
Тем не менее, ответственные компании не могут выпускать ИИ, который ведет себя безразлично. В отличие от традиционного программного обеспечения с жесткими пользовательскими интерфейсами, LLM предоставляют пользователям множество возможностей выявлять границы.
Не обязательно быть опытным хакером, чтобы злоупотребить агентом ИИ; иногда простая манипуляция с промптом может дать результат. Основные тактики инъекции промптов включают попытки обойти ограничения контента или игнорировать установленные контрольные механизмы — эта практика известна как "взлом". Знаковый случай произошел в 2016 году, когда экспериментальный бот Microsoft в Twitter быстро научился генерировать оскорбительные комментарии. Более недавно Bing от Microsoft былManipulated для раскрытия конфиденциальных данных о строительстве.
Другие серьезные угрозы включают извлечение данных. Например, пользователи могут подтолкнуть банковского помощника ИИ раскрыть конфиденциальную финансовую информацию клиентов или манипулировать HR-ботом, чтобы получить заработные платы сотрудников. По мере того, как ИИ берет на себя больше ролей в обслуживании клиентов и продажах, риски возрастут. Пользователи могут persuadить ИИ предоставить значительные скидки или необоснованные возвраты — недавно бот автосалона продал Chevrolet Tahoe 2024 года всего за 1 доллар из-за подобной манипуляции.
Как защитить свою организацию
Сегодня существуют сообщества, где пользователи обмениваются стратегиями уклонения от защит ИИ, что приводит к гонке вооружений. Появляются новые методы эксплуатации, они быстро распространяются в интернете и получают оперативную реакцию от публичных LLM, хотя частные операторы могут не успевать за ними.
Полное избегание рисков злоупотребления ИИ невозможно. Рассматривайте инъекцию промптов как скрытый вход в системы ИИ, которые принимают пользовательские запросы. Хотя полностью закрыть эту дверь нельзя, вы можете сделать её более трудной для открытия. Вот основные шаги, чтобы минимизировать вероятность негативных последствий:
1. Установите четкие условия использования
Хотя юридические условия не могут гарантировать безопасность, они крайне важны. Убедитесь, что ваши условия ясны, всеобъемлющи и соответствуют специфике вашего решения. Придайте приоритет принятию пользователями.
2. Ограничьте данные и действия пользователей
Наиболее эффективный способ снизить риск — это ограничить доступ пользователей только к необходимому. Если агенты могут получать доступ к чувствительной информации или инструментам, их можно эксплуатировать. Принцип минимальных привилегий крайне важен.
3. Используйте оценочные рамки
Внедрите рамки для тестирования реакции вашей системы LLM на различные входные данные. Проводите эти оценки до запуска и постоянно следите за ними. Эти тесты могут имитировать поведение инъекции промптов, помогая вам выявлять и устранять уязвимости. Цель состоит в том, чтобы либо заблокировать, либо контролировать потенциальные угрозы.
Признание знакомых угроз в новом контексте
Некоторые из этих методов защиты могут показаться знакомыми тем, кто имеет технический опыт. Риски, связанные с инъекцией промптов, параллельны рискам, связанным с запуском приложений в веб-браузерах. Хотя контекст различен, задача предотвращения эксплуатации и несанкционированного извлечения данных остается неизменной.
Хотя LLM являются инновационными, у нас есть проверенные техники для смягчения этих угроз — необходимо лишь адаптировать их соответствующим образом.
Помните, что дело не только в блокировке продвинутых хакеров; многие злоупотребления возникают из-за повторяющихся аналогичных запросов пользователей. Не приписывайте все неожиданные действия LLM только инъекции промптов. Иногда результаты возникают из-за применения ИИ логики для удовлетворения запросов пользователей на основе доступных данных и инструментов.
Итог по инъекции промптов
Отнеситесь к инъекции промптов серьезно и минимизируйте риски, но не позволяйте им мешать вашему прогрессу.
Рейтинг
