OpenAI vylepšuje bezpečnost AI: Nové metody "red teamingu" odhalí i ty nejskrytější hrozby!

Dříve se OpenAI spoléhalo hlavně na manuální testování, kdy jednotlivci prozkoumávali systém a hledali jeho zranitelnosti. To se změnilo. "Jsme optimističtí, že můžeme využít výkonnější AI k rozšíření objevování chyb modelu," prohlašuje OpenAI. Automatizované procesy pomohou vyhodnocovat modely a trénovat je k větší bezpečnosti tím, že rozpoznávají vzory a chyby ve větším měřítku.

OpenAI se s námi dělí o dva důležité dokumenty o red teamingu: bílou knihu s detaily o strategiích externího zapojení a výzkumnou studii představující novou metodu automatizovaného red teamingu.

Lidský faktor stále hraje roli!

OpenAI ve své bílé knize "OpenAI's Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems" sdílí čtyři základní kroky k efektivnímu red teamingu:

1. Složení red týmů: Výběr členů týmu se odvíjí od cílů kampaně. Často se jedná o jednotlivce s různorodými pohledy, například s odbornými znalostmi v oblasti přírodních věd, kybernetické bezpečnosti a regionální politiky, aby byla zajištěna komplexnost hodnocení.
2. Přístup k verzím modelů: Upřesnění, ke kterým verzím modelu budou mít red teameři přístup, může ovlivnit výsledky. Modely v rané fázi vývoje mohou odhalit inherentní rizika, zatímco rozvinutější verze mohou pomoci identifikovat mezery v plánovaných bezpečnostních opatřeních.
3. Pokyny a dokumentace: Efektivní interakce během kampaní se opírají o jasné instrukce, vhodné rozhraní a strukturovanou dokumentaci. To zahrnuje popis modelů, stávajících ochranných opatření, testovacích rozhraní a pokynů pro zaznamenávání výsledků.
4. Syntéza a vyhodnocení dat: Po kampani se data vyhodnocují, aby se zjistilo, zda příklady odpovídají stávajícím zásadám, nebo vyžadují nové behaviorální úpravy. Vyhodnocená data pak slouží k opakovatelným vyhodnocením pro budoucí aktualizace.

Automatizovaný red teaming: AI proti AI!

Automatizovaný red teaming se snaží identifikovat případy, kdy AI může selhat, zejména pokud jde o bezpečnostní problémy. Tato metoda vyniká v měřítku a rychle generuje mnoho příkladů potenciálních chyb. Tradiční automatizované přístupy však měly problém s vytvářením rozmanitých a úspěšných útočných strategií.

Výzkum OpenAI představuje "Diverse And Effective Red Teaming With Auto-Generated Rewards And Multi-Step Reinforcement Learning", metodu, která podporuje větší rozmanitost útočných strategií a zároveň zachovává efektivitu. Tato metoda využívá AI k generování různých scénářů, jako jsou nezákonné rady, a trénuje modely red teamingu k jejich kritickému hodnocení. Proces odměňuje rozmanitost a efektivitu, čímž podporuje pestřejší a komplexnější bezpečnostní hodnocení.

I přes své výhody má red teaming svá omezení. Zachycuje rizika v určitém časovém bodě, která se mohou s vývojem modelů AI měnit. Proces red teamingu může také neúmyslně vytvářet informační rizika a potenciálně upozorňovat škodlivé aktéry na zranitelnosti, které ještě nejsou široce známé. Řízení těchto rizik vyžaduje přísné protokoly a zodpovědné zveřejňování informací.

Red teaming je klíčový pro objevování a hodnocení rizik, ale OpenAI uznává nutnost začlenit širší veřejné perspektivy na ideální chování a politiky AI, aby se zajistilo, že technologie bude v souladu s hodnotami a očekáváními společnosti.