Comprendiendo el Lado Oscuro de los Modelos de Lenguaje Grandes Una Guía Completa sobre Amenazas de Seguridad y Vulnerabilidades

Guía sobre Amenazas de Seguridad y Vulnerabilidades en Modelos de Lenguaje Grandes

Los LLM se han vuelto cada vez más populares en la comunidad de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) en los últimos años. La escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático basados en redes neuronales ha llevado a avances recientes, lo que ha resultado en modelos que pueden generar lenguaje natural casi indistinguible del producido por los humanos.

Los LLM pueden aumentar la productividad humana, desde ayudar en la generación de código hasta ayudar en la escritura de correos electrónicos y coescribir tareas universitarias, y han mostrado resultados sorprendentes en diversos campos, como el derecho, las matemáticas, la psicología y la medicina. A pesar de estos avances, la comunidad académica ha destacado muchos problemas relacionados con el uso perjudicial de sus habilidades para generar texto.

Por lo tanto, investigadores de la Universidad de Tilburg y el University College London realizan una encuesta sobre el estado de la investigación de seguridad y protección en los LLM y proporcionan una taxonomía de las técnicas existentes clasificándolas según los peligros, las medidas preventivas y las brechas de seguridad. Las sofisticadas capacidades de generación de los LLM los convierten en un terreno fértil para amenazas como la creación de correos electrónicos de phishing, malware e información falsa.

Los esfuerzos existentes, incluyendo el filtrado de contenido, el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana y los equipos de evaluación, tienen como objetivo reducir los riesgos planteados por estas capacidades. Sin embargo, surgen fallos debido a medidas inadecuadas para prevenir los peligros y ocultar técnicas como el jailbreaking y la inyección inmediata. Esto abre la puerta para que amenazas previamente desactivadas regresen. Los investigadores aclaran los términos clave y presentan una bibliografía integral de ejemplos académicos y del mundo real para cada área amplia.

El artículo explica por qué cualquier técnica para abordar los comportamientos indeseables de los LLM que no los erradique por completo hace que el modelo sea vulnerable a ataques rápidos adversarios. Los estudios hacen un punto similar, argumentando que los Modelos de IA Grandes (LAIM, por sus siglas en inglés), que se refieren a modelos fundamentales que incluyen y van más allá del lenguaje, son inherentemente inseguros y vulnerables debido a tres características atribuibles a sus datos de entrenamiento. También señalan que habrá una disminución significativa en la precisión del modelo de referencia si queremos aumentar la seguridad del modelo. Que hay un inevitable equilibrio entre la precisión de un modelo estándar y su resistencia frente a intervenciones adversarias. Tales argumentos cuestionan aún más el nivel de seguridad y protección posible para los LLM. A la luz de la tensión entre la practicidad y la seguridad de un LLM, es crucial que tanto los proveedores como los usuarios de LLM consideren cuidadosamente este equilibrio.

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