Sztuczna inteligencja (#AI – Artificial Intelligence) to dziedzina, która dynamicznie rozwija się w dzisiejszych czasach. Jednym z najważniejszych osiągnięć w tym obszarze są modele językowe, które pozwalają na generowanie tekstów, tłumaczenie języków, a nawet komunikację z użytkownikami. Jednak wraz z postępem technologii pojawiają się również pewne ukryte ryzyka związane z ich użytkowaniem. W tym artykule przyjrzymy się zagrożeniom, jakie niesie ze sobą rozwój i stosowanie modeli językowych oraz omówimy, jak możemy przeciwdziałać tym ryzykom.

Czym są duże modele językowe?

Duże modele językowe (#LLMs – Large Language Models) to zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji, które uczą się przewidywać prawdopodobieństwo wystąpienia kolejnych słów w zdaniu na podstawie wcześniejszego kontekstu. Wykorzystują głębokie sieci neuronowe oraz uczenie maszynowe, które dają możliwość wygenerowania coraz bardziej precyzyjnych i naturalnych odpowiedzi. Wśród popularnych dużych modeli językowych znajdują się takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer) autorstwa OpenAI, z którego korzysta ChatGPT, czy PALM2, z którego korzysta BARD autorstwa Google’a.

Ryzyko związane z AI i LLMs

Wdrażanie modeli językowych otwiera przed nami nowe możliwości w różnych dziedzinach. W medycynie pomagają diagnozować choroby i opracowywać nowe leki. W edukacji wspierają procesy nauki i personalizują materiały dydaktyczne. W handlu umożliwiają lepsze rekomendacje produktów, co prowadzi do zwiększenia sprzedaży. Jednak, obok tych pozytywnych aspektów, istnieją ukryte zagrożenia. Oto lista zagrożeń omówionych w tym artykule:

• – Bezpieczeństwo danych i prywatność użytkowników
• – Możliwość generowania fałszywych informacji (deepfakes)
• – Długofalowe skutki dla rynku pracy
• – Przekazywanie i wzmacnianie istniejących uprzedzeń

Bezpieczeństwo danych i prywatność użytkowników

Najczęściej w sytuacji, gdy korzystamy z bezpłatnych usług, cena jaką płacimy przychodzi w postaci naszych danych osobowych lub informacji, które wprowadzamy podczas korzystania z danej usługi. Umowa dotycząca korzystania z dowolnej usługi opartej na LLM powinna jasno określać, w jaki sposób dostawca wykorzystuje nasze dane. Niestety, często takie umowy są długie i trudne do zrozumienia. Jeśli nie chcemy tracić czasu na analizowanie skomplikowanych dokumentów, musimy zakładać, że każde nasze żądanie skierowane do modelu jest rejestrowane, przechowywane i przetwarzane.

Powinniśmy wiedzieć, że nasze dane wejściowe mogą być użyte w celach szkoleniowych, a przez to przypadkowo ujawnione w odpowiedziach na żądania innych użytkowników. Dodatkowo, niektórzy dostawcy mogą zdecydować się na sprzedaż danych wejściowych firmom badawczym, reklamodawcom lub innym stronom trzecim. W związku z coraz większym wykorzystaniem sztucznej inteligencji w różnych aplikacjach, w tym platformach komunikacyjnych, warto zrozumieć, jakie dane są udostępniane i w jakim celu, aby zapewnić ochronę naszych poufnych informacji.

Aby zminimalizować ryzyko naruszenia prywatności, organizacje powinny stosować zaawansowane metody szyfrowania i zabezpieczeń swoich systemów. Ograniczenie zbierania zbędnych danych oraz zachowanie ich jedynie przez niezbędny okres czasu może również przyczynić się do ochrony prywatności użytkowników.

Możliwość generowania fałszywych informacji (deepfakes)

Jednym z najbardziej powszechnych zagrożeń związanych z modelami językowymi jest możliwość generowania fałszywych informacji, tzw. deepfakes. Modele mogą być wykorzystane do stworzenia przekonujących fałszywych treści, w tym fałszywych wiadomości, artykułów, a nawet wpisów na mediach społecznościowych.

Eksperymenty przeprowadzone przez badaczy z WithSecure skoncentrowały się na koncepcji „prompt engineering”, która związana jest z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP). Polega ona na szukaniu danych wejściowych, które pozwalają na uzyskanie pożądanych wyników od modelu. W ten sposób eksperci badali, jak możliwe jest generowanie treści o potencjalnie szkodliwym charakterze. Efekty badania dowodzą, że takie modele mogą być wykorzystywane do tworzenia zaawansowanych ataków typu spear phishing, ”text deepfake”, stosowania specyficznego stylu pisania oraz kreowania przekonująco wyglądających fałszywych artykułów. Co ciekawe, nawet w przypadku braku odpowiednich informacji w danych treningowych, modele te nadal są w stanie generować treści, które imitują określone osoby i są trudne do odróżnienia od oryginalnych. Możliwość tworzenia przez LLMs takiej treści w wielu językach jeszcze bardziej nasila jej potencjalne szkodliwe skutki.

Warto zrozumieć, że pozornie autentyczne treści mogą być w istocie fałszywe i zostać wygenerowane przez zaawansowane modele językowe w celu wprowadzenia użytkowników w błąd. Dlatego ważne jest, abyśmy zachowali czujność podczas przeglądania różnorodnych wiadomości i informacji spotykanych w sieci. 

Skutki dla rynku pracy

Rosnące zastosowanie modeli językowych i sztucznej inteligencji może znacząco wpłynąć na automatyzację wielu prac. Te technologie pozwalają nam skutecznie wyeliminować żmudne lub skomplikowane zadania, przyspieszyć rozwiązywanie problemów i zwiększyć ogólną produktywność. Jednakże, zjawisko to może również pociągnąć za sobą wzrost bezrobocia w niektórych branżach, co z kolei wymagać będzie przekwalifikowania pracowników.

W celu zminimalizowania skutków automatyzacji na rynek pracy, ważne jest inwestowanie w rozwój umiejętności odpornych na automatyzację, takich jak zdolności kreatywne, interpersonalne i zdolności do rozwiązywania problemów. Ponadto, wprowadzenie odpowiednich polityk rządowych, takich jak szkolenia zawodowe i programy wspierające przekwalifikowanie, może pomóc w złagodzeniu skutków automatyzacji na pracowników.

Przekazywanie i wzmacnianie istniejących uprzedzeń

Jednym z głównych problemów, na które zwraca uwagę Europol, jest stronniczość danych, którymi algorytmy są douczane. Gdy model jest trenowany na danych, które zawierają uprzedzenia, może powielać je w swoich odpowiedziach. Stronniczość danych w modelach językowych może wynikać z różnorodnych przyczyn, takich jak nierównomierność reprezentacji różnych grup społecznych, kulturowych lub językowych w zbiorach treningowych. Wprowadzenie takiej stronniczości może powodować, że modele będą lepiej radzić sobie z niektórymi tematami lub grupami, a jednocześnie gorzej z innymi, co może prowadzić do wykluczenia i nierówności. Problem ten nabiera szczególnego znaczenia w kontekście wykorzystywania modeli językowych w zastosowaniach związanych z kluczowymi decyzjami, takimi jak systemy rekrutacyjne (na przykład, jeśli model ma za zadanie oceniać kandydatów do pracy, a dane, na których się uczy, są obarczone uprzedzeniami, może faworyzować), analiza ryzyka lub pomoc w podejmowaniu decyzji.

Jak możemy temu zapobiec? Po pierwsze, kluczową rolę odgrywa odpowiedni dobór danych treningowych. Wyszukiwanie i usuwanie danych zawierających uprzedzenia lub stosowanie technik ważenia danych może pomóc w minimalizacji tego problemu. Ponadto, konieczne jest przeprowadzenie regularnych audytów modeli, aby zidentyfikować i naprawić wszelkie uprzedzenia, które pojawiły się w czasie działania modelu.

Zapobieganie

Pomimo licznych zagrożeń związanych z korzystaniem z modeli językowych, istnieją sposoby na zminimalizowanie tego ryzyka. Oto niektóre z najważniejszych kroków, które możemy podjąć, aby zabezpieczyć się przed negatywnymi skutkami używania LLMs:

Potrzeba weryfikacji danych uczących model 

Istnieje pilna potrzeba dokładnej weryfikacji danych szkoleniowych, by eliminować stronniczość, dezinformację, ujawnianie danych osobowych i innych nieodpowiednich treści, które mogą wpływać na te modele. Stronniczość może wzmacniać uprzedzenia, a dezinformacja rozprzestrzeniać fałszywe informacje. Użycie danych osobowych bez zezwolenia narusza prywatność. Możliwość generowania obraźliwych lub szkodliwych treści stanowi kolejne zagrożenie.

Aby przeciwdziałać tym problemom, kluczowe jest dokładne sprawdzenie i filtrowanie danych szkoleniowych, zapewnienie zróżnicowania i rzetelności danych oraz zaangażowanie ekspertów do eliminacji zagrożeń. Właściciele modeli językowych muszą podjąć odpowiedzialne działania, aby uniknąć negatywnych skutków i zwiększyć transparentność oraz etykę w wykorzystaniu tych potężnych narzędzi. Tylko wtedy będziemy mogli w pełni korzystać z ich zalet, minimalizując jednocześnie potencjalne ryzyko dla społeczeństwa.

Etyczne podejście do tworzenia modeli językowych

Badacze i organizacje odpowiedzialne za rozwijanie modeli językowych powinny działać zgodnie z odpowiednimi wytycznymi. Właściwe podejście etyczne jest kluczowe dla minimalizacji negatywnych skutków i zagrożeń związanych z AI. Twórcy powinni uwzględniać potencjalne konsekwencje swoich działań i dbać o to, aby ich technologie pracowały w sposób odpowiedzialny i szanujący prawa i wolność użytkowników.

Regularne audyty i oceny ryzyka

Regularne audyty i oceny ryzyka modeli językowych są kluczowe dla identyfikacji i rozwiązania problemów związanych z uprzedzeniami, bezpieczeństwem danych i innymi zagrożeniami. Wdrażanie procedur, które pozwolą na systematyczne sprawdzanie i modyfikację modeli, może znacznie zmniejszyć ryzyko wystąpienia negatywnych skutków.

Poprawa odpowiedzialności i przejrzystości

Organizacje i twórcy odpowiedzialni za rozwijanie i wdrażanie modeli językowych powinni działać z większą odpowiedzialnością i przejrzystością. Udostępnianie informacji na temat sposobu działania modeli, źródeł danych i algorytmów, na których się opierają, pozwala zrozumieć, jakie dane są gromadzone i w jaki sposób są one wykorzystywane.

Świadomość i edukacja użytkowników

Ważne jest, aby użytkownicy byli świadomi potencjalnych zagrożeń związanych z modelami językowymi i sztuczną inteligencją. Organizacje i eksperci powinni działać na rzecz edukacji społeczeństwa na temat możliwości wykorzystania AI do generowania szkodliwych treści, jak również sposobów identyfikacji takich treści. Wykształcenie użytkowników w zakresie bezpiecznego korzystania z tych technologii może pomóc w ograniczeniu ryzyka.

Podsumowanie

Z modelami językowymi i sztuczną inteligencją możemy osiągnąć wiele korzyści i poczynić postęp w różnych dziedzinach życia. Jednak wraz z tymi korzyściami ta technologia niesie za sobą pewne zagrożenia, którym musimy sprostać. Przekazywanie uprzedzeń, bezpieczeństwo danych, generowanie fałszywych informacji i wpływ na rynek pracy to tylko niektóre z ryzyk związanych z AI.

Aby zmniejszyć te zagrożenia, musimy działać odpowiedzialnie, etycznie i zwiększyć przejrzystość działań związanych z modelami językowymi. Regularne oceny ryzyka, odpowiednie zabezpieczenia danych i edukacja społeczeństwa są kluczowe dla minimalizowania negatywnych skutków.

Wszystkie te kroki powinny iść w parze z dążeniem do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w pozytywny sposób, przynosząc korzyści dla ludzkości, a jednocześnie minimalizując ryzyko negatywnych skutków. Tylko w ten sposób możemy skutecznie zarządzać ukrytym ryzykiem i rozwijać technologię z korzyścią dla wszystkich.

W obliczu rosnących zagrożeń związanych z używaniem publicznie dostępnych dużych modeli językowych, warto rozważyć wdrożenie własnego modelu w celu bezpiecznego i wydajnego operowania na dużym wolumenie danych swojej firmy. Tworzenie i zarządzanie prywatnym modelem językowym może zapewnić większą kontrolę nad danymi, minimalizując ryzyko przypadkowych ujawnień lub nadużyć. Działając w myśl zasad bezpieczeństwa, organizacje mogą uniknąć potencjalnych problemów związanych z prywatnością i ochroną danych, co jest szczególnie ważne w dzisiejszym zglobalizowanym i cyfrowym świecie. 

Nasza firma jest gotowa wesprzeć klientów w opracowaniu i wdrożeniu własnego modelu językowego, który zabezpieczy dane i pozwoli efektywnie wykorzystać ich potencjał w działalności biznesowej. Jeśli jesteś zdecydowany do wdrożenia takiego modelu językowego, serdecznie zachęcamy do kontaktu z nami w celu uzyskania szerszych informacji i podjęcia współpracy.