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- jue., 03/08/2023
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La Inquietante Realidad: Las Fallas de Seguridad en los Modelos de Lenguaje de IA
¡Ataque adversario a la IA! ¿Es ChatGPT realmente vulnerable? Un nuevo estudio de la Universidad Carnegie Mellon revela que los chatbots animados por IA, como ChatGPT, Google Bard, Claude d'Anthropic y otros, pueden ser manipulados por sus interlocutores. Estas ofensivas pueden sortear las restricciones establecidas por las compañías de IA y conducir a resultados problemáticos y peligrosos.
Descifrando el Ataque Adversario
Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han descubierto que es posible engañar a los chatbots utilizando lo que llaman "ataque adversario". Consiste en añadir "secuencias de caracteres específicas" a una solicitud, lo que lleva a la mayoría de los chatbots a obedecer al usuario, incluso si se genera un contenido perjudicial. De esta manera, los criminales pueden usar esta técnica para codificar malware, ransomware, correos electrónicos de phishing, e incluso para obtener tutoriales sobre la fabricación de drogas ilícitas o explosivos caseros.
A pesar de que compañías como OpenAI, Google y Anthropic han implementado restricciones para regular el uso de sus chatbots, los hackers, investigadores y otros usuarios encuentran constantemente nuevas formas de engañar a la IA y ponerla a prueba.
El Modus Operandi del Ataque
El ataque adversario funciona de manera diferente a una inyección de código tradicional, ya que no requiere convencer a la IA de ignorar su programación. En cambio, es una técnica completamente automatizada que permite crear un número casi ilimitado de ataques de este tipo, tanto en modelos de IA de código abierto como GPT-J, Llama de Meta o Apache, como en modelos privados como GPT, PaLM 2 o Claude.
La técnica recibe su nombre debido a que las secuencias que manipulan a la IA contienen palabras que evocan contradicción y oposición. Estas palabras son cuidadosamente seleccionadas para que la IA pase por alto su programación y produzca la respuesta deseada por el atacante. Los investigadores han generado miles de estas secuencias de palabras, demostrando la naturaleza persistente e inabordable de esta vulnerabilidad.
¿Qué Significa para la Seguridad de la IA?
Esta vulnerabilidad plantea preocupaciones sobre la seguridad de los modelos de IA y se teme que los diseñadores de IA no puedan corregir completamente este problema debido a la naturaleza intrincada del aprendizaje profundo. Aunque las compañías han realizado ajustes para evitar el uso malintencionado de los "sufijos contradictorios", la técnica subyacente sigue siendo funcional.
Impacto en las Redes Sociales y Más Allá
Este tipo de falla de seguridad puede abrir la puerta a diversas manipulaciones y abusos. Los sistemas de IA, al ser utilizados de manera maliciosa, pueden ser una fuente de desinformación tanto en redes sociales como en comunicaciones individuales. En lugar de centrarse únicamente en perfeccionar los modelos, los esfuerzos de seguridad deben enfocarse en proteger a estos sistemas contra posibles ataques.
Es importante reconocer que los modelos de lenguaje y los chatbots pueden ser empleados de manera indebida. Por lo tanto, en lugar de centrarse únicamente en el alineamiento de los modelos en sí, los investigadores y las compañías de IA deben dar prioridad a la protección de los sistemas susceptibles de ser atacados.
El Camino a Seguir
Las redes sociales son especialmente vulnerables a la desinformación generada por la IA, ya que pueden inundarse de nuevos engaños convincentes dirigidos a grupos o individuos específicos. Por lo tanto, los esfuerzos de seguridad de la IA deben concentrarse en proteger contra el uso malicioso de la tecnología en lugar de depender exclusivamente del perfeccionamiento de los modelos.
A medida que las capacidades de la IA siguen evolucionando, es fundamental garantizar que decisiones relevantes no se basen únicamente en modelos de IA. En el futuro, se requerirá un enfoque más holístico para la seguridad de la IA, abordando tanto el perfeccionamiento de los modelos como la protección contra posibles ataques adversarios.
En respuesta a la investigación de la Universidad Carnegie Mellon, Google y Anthropic han expresado su compromiso de mejorar sus medidas de seguridad para sus modelos de chatbot, como Bard y Claude. Sin embargo, admiten que la resistencia total contra los ataques adversarios sigue siendo un desafío en curso.
Conclusión
El ataque adversario a la IA representa un desafío significativo para el desarrollo y despliegue de la inteligencia artificial. Es esencial encontrar soluciones efectivas para proteger estos sistemas y garantizar que decisiones importantes no dependan únicamente de modelos de IA. Las compañías deben seguir investigando y mejorando continuamente sus medidas de seguridad para mitigar el impacto de estas ofensivas y salvaguardar la integridad y confiabilidad de sus IA animadas por chatbots. La colaboración entre investigadores, desarrolladores y empresas será fundamental para enfrentar este desafío y aprovechar el potencial positivo de la inteligencia artificial mientras se minimizan los riesgos asociados con su uso indebido.