Построение доверия: основы безопасности, безопасности и прозрачности в ИИ

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и, в частности, генеративный ИИ, быстро развиваются. Генеративный ИИ, направленный на создание контента, такого как текст, изображения и видео, значительно продвинулся с момента введения генеративных состязательных сетей (GAN) в 2014 году. Эти технологии не только улучшили качество генерируемых данных, но и столкнулись с проблемами, такими как нестабильность обучения. Разработка трансформеров и механизмов самовнимания в 2017 году привела к значительным улучшениям в обработке естественного языка, что привело к созданию крупных языковых моделей (LLM), таких как GPT, с высокими способностями к генерации текста.

Однако с ростом популярности и применения ИИ-моделей возникают важные вопросы о безопасности, безопасности и прозрачности этих систем. В этой статье мы рассмотрим текущие сценарии безопасности и безопасности, подчеркнем вызовы, связанные с отслеживанием проблем, ремедиацией и отсутствием жизненного цикла модели и процессов владения. Мы также предложим стратегии для улучшения безопасности и безопасности как для разработчиков, так и для конечных пользователей.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ представляет собой подмножество ИИ, которое фокусируется на создании нового контента, который может быть похож на обучающие данные. Вот краткий обзор его развития:

• GAN (2014): Введение генеративных состязательных сетей позволило моделям создавать данные, которые были трудноотличимы от реальных, но процесс обучения был нестабильным.
• Трансформеры и самовнимание (2017): Эти технологии улучшили обработку естественного языка, что привело к созданию моделей, таких как BERT и GPT, с впечатляющими способностями к пониманию и генерации текста.
• Диффузионные модели (2015): Эти модели показали значительные успехи в генерации изображений и видео, предлагая новые подходы к синтезу данных.

LLM: данные против кода

Крупные языковые модели (LLM) представляют собой следующий этап в развитии науки о данных, где фокус смещается с программирования и логики на математику и данные. В отличие от традиционных систем, которые полагаются на заранее определенные логические правила, LLM разрабатываются через архитектурное исследование, дизайн и последующее кодирование. Обычно используются библиотеки глубокого обучения, такие как PyTorch, для обучения моделей в несколько этапов. После обучения веса модели сохраняются в файл, который содержит миллионы или даже миллиарды параметров, часто представленных в формате с плавающей точкой с 16-битной точностью.

Эти веса затем передаются пользователям LLM вместе с конфигурационными файлами и метаданными, что делает модели в первую очередь данными, а не кодом. Платформы, такие как Hugging Face, предоставляют модели в формате "safetensors", который позволяет безопасно загружать и использовать параметры модели.

Как безопасность ИИ отличается от безопасности ИИ

Безопасность ИИ и безопасность ИИ являются взаимосвязанными, но различными аспектами управления рисками в системах искусственного интеллекта:

• Безопасность ИИ: В основном сосредоточена на защите ИИ-систем от технических угроз, таких как несанкционированный доступ, атаки и нарушения целостности данных. Это включает в себя обеспечение конфиденциальности данных, целостности модели и доступности сервисов.

• Безопасность ИИ: Занимается предотвращением вреда, который может быть вызван неправильной работой ИИ, включая генерацию вредоносного контента, предвзятость в принятии решений и нарушение социальных норм. Безопасность ИИ рассматривает этические, социальные и экологические последствия использования ИИ.

Обе области требуют специализированного подхода, поскольку безопасность ИИ может влиять на безопасность, и наоборот. Например, уязвимость в системе безопасности может позволить злоумышленнику изменить обучающие данные или веса модели, что приведет к нарушению безопасности, например, к генерации нежелательного контента.

Заключение

Развитие ИИ-моделей и систем, доступных общественности, играет важную роль в будущем ИИ. Необходимы рамки, инструменты и процессы для их разработки и управления, чтобы соответствовать ожиданиям индустрии и потребителей. Увеличение прозрачности и доступности критически важных элементов, таких как исходные данные, позволяет индустрии лучше выявлять, отслеживать и решать проблемы безопасности и безопасности до того, как они станут широко распространенными. Взаимодействие между разработчиками моделей, потребителями, законодательными органами и агентствами по обеспечению правопорядка необходимо для оптимизации этих процессов.