最近的一項調(diào)查顯示，74%的IT決策者對與大型語言模型（LLM）相關的網(wǎng)絡安全風險表示擔憂，特別是其傳播誤導信息的潛力。
人工智能（AI）領域正因生成式AI及其熱門子領域——大型語言模型（LLM）而蓬勃發(fā)展。
LLM已成為一個強大的工具，可以執(zhí)行許多令人印象深刻的任務，如編碼、撰寫完美的內(nèi)容、生成高質(zhì)量圖像等。然而，隨著它們的功能迅速擴展，安全問題變得尤為重要。
早在2023年5月，三星采取了重要措施，禁止員工在公司設備上使用GPT和類似的AI工具，原因是存在安全漏洞，導致機密信息泄露給了語言模型。這一事件只是對組織可能遭受的損害的一個例子。
那么，企業(yè)如何在安全和利用LLM潛力之間取得平衡呢？讓我們深入探討LLM安全問題以尋找答案！
LLM的安全問題
盡管生成式LLM的應用潛力廣泛且令人興奮，但它們也帶來了相應的安全風險。讓我們深入研究一些最緊迫的問題：
產(chǎn)生可能的錯誤信息 眾所周知，LLM可以使用其訓練數(shù)據(jù)集生成類似人類的文本。但是，如果數(shù)據(jù)集本身被錯誤信息污染了，模型將繼續(xù)傳遞這些錯誤信息。此外，LLM流暢地呈現(xiàn)信息使用戶更難以區(qū)分事實與不準確的結(jié)果。
這可能會導致重大的現(xiàn)實問題，特別是當這些不準確的數(shù)據(jù)在大平臺上傳播，影響到廣大觀眾。這里還出現(xiàn)了另一個問題，由于訓練數(shù)據(jù)量巨大，人工事實核查員很難進行篩查。
偏見和道德問題 LLM的訓練數(shù)據(jù)集還有一個重要缺陷。請考慮這樣一種情況：該模型是在成千上萬個網(wǎng)頁的基礎上進行訓練的，幾乎不可能確定長列表中是否包含任何偏見或仇恨言論。很自然地，LLM將吸收它們，并生成反映或放大現(xiàn)有刻板印象、偏見或歧視觀點的內(nèi)容，引發(fā)道德問題。
機密信息泄露 使用過像GPT 3.5之類的LLM的人都知道，當你向它提問時，會得到一個答案，以及一個大拇指向上或向下的反饋選項。這有助于模型學習哪些信息是相關或無關的。因此，LLM能夠根據(jù)用戶的交互進行有效的調(diào)整和改進。類似三星的案例中提到的情況，當員工或個人使用敏感信息與LLM對話時，模型很可能會將其存儲在數(shù)據(jù)庫中。此外，模型可能會生成意外地將這些敏感數(shù)據(jù)暴露給他人的文本。
防止LLM安全問題
雖然利用LLM會有一些普遍存在的安全問題，但采取預防措施可以幫助您走得更遠。以下是幾個應該遵守的事項，以安全地從LLM的強大功能中受益。
遵守道德使用準則 預防LLM中的安全問題的第一步是建立負責任使用的準則，并明確道德和法律邊界。組織和個人必須遠離生成有害內(nèi)容、傳播錯誤信息或侵犯隱私權(quán)等不當用途。負責任的使用包括檢查輸出是否存在不正確或有害的回答。清晰的規(guī)則和原則有助于用戶、開發(fā)者和組織在使用LLM時理解自己的責任，促進道德和安全使用。
緩解偏見 緩解偏見是防止與LLM相關的安全問題的重要步驟。由于LLM通常會從訓練數(shù)據(jù)中繼承偏見，建議使用去偏算法和多樣化的數(shù)據(jù)集整理技術(shù)來減少LLM回答中的偏見。對潛在偏見的持續(xù)改進和意識非常重要，以確保LLM提供公正和平等的信息。此外，在披露用于減少偏見的方法時透明度也是至關重要的，以維護對LLM輸出的信任。
定期審核和監(jiān)控 定期審核和監(jiān)控LLM對于控制和預防安全問題至關重要。這包括持續(xù)評估LLM的輸出是否符合負責使用準則、道德標準和法律要求。審核應包括偏見評估和有害內(nèi)容的識別。此外，可以利用自動化工具、人工審核員和用戶反饋來檢測和及時處理問題。定期評估有助于維持LLM的質(zhì)量和安全，確保其與不斷發(fā)展的社會規(guī)范和價值觀相一致。
人工審查 引入人工審查過程是確保LLM安全的另一個關鍵步驟。通過涉及人類專家來增強安全性，他們能夠識別和糾正錯誤、減輕偏見、審核不當內(nèi)容、確保合法和道德合規(guī)性、處理上下文細微差異并實時調(diào)整。這種人為監(jiān)督增加了一層安全性，防止虛假或有害信息的傳播
數(shù)據(jù)保護和隱私措施 保護數(shù)據(jù)的安全和隱私對于防止LLM安全問題至關重要。組織和個人應采取適當?shù)臄?shù)據(jù)加密、訪問控制和身份驗證措施來防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。此外，必須遵守相關的數(shù)據(jù)保護法規(guī)，如GDPR（通用數(shù)據(jù)保護條例），以確保個人信息的合法收集、使用和存儲。
持續(xù)更新和改進 LLM技術(shù)正處于快速發(fā)展和改進階段，因此持續(xù)更新和改進是確保安全性的關鍵。開發(fā)者和研究人員應與學術(shù)界和行業(yè)專家保持溝通，及時了解新的安全風險和解決方案。同時，用戶和組織也應保持警惕，并在使用LLM時采取最新的安全措施。
結(jié)論
雖然大型語言模型（LLM）具有強大的功能和潛力，但與之相關的安全風險不能被忽視。了解并解決這些安全問題對于企業(yè)和個人利用LLM的潛力至關重要。
通過遵守道德準則，緩解偏見，定期審核和監(jiān)控，引入人工審查，實施數(shù)據(jù)保護措施以及持續(xù)更新和改進，可以最大程度地減少LLM的安全風險。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/article/671.html
在利用LLM的同時，我們必須始終關注道德、法律和隱私的重要性，并確保其在正確的框架內(nèi)使用。只有這樣，我們才能充分利用LLM的潛力，同時確保信息安全和社會責任的平衡文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/article/671.html
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