Czy potrafimy zadbać o bezpieczeństwo swoich danych w modelach LLM (AI) takich jak ChatGPT?

Duże modele językowe (LLM – Large Language Models), takie jak ChatGPT, są coraz częściej używane w wielu dziedzinach życia, od edukacji, przez biznes, po rozrywkę. Chociaż te systemy oferują potężne narzędzia, umożliwiające generowanie tekstu, rozwiązywanie problemów czy analizowanie danych, ważne jest zrozumienie, jak chronić swoje dane podczas korzystania z takich modeli. 

Co to jest LLM? 

LLM, czyli Large Language Model, to zaawansowany typ sztucznej inteligencji, który wykorzystuje metody głębokiego uczenia (deep learning) oraz przetwarzanie ogromnych zbiorów danych do rozumienia, tworzenia, podsumowywania i przewidywania treści. LLM nie tylko przetwarza tekst, ale także potrafi generować nowe informacje, które brzmią naturalnie i logicznie. Choć w nazwie pojawia się „język”, LLM to nie tylko algorytmy analizujące tekst – to maszyny, które „uczą się” od danych, by stać się coraz bardziej zaawansowane w tworzeniu odpowiedzi. 

Czy LLM różni się od generative AI? 

Słowo „generative AI” odnosi się do modeli sztucznej inteligencji, które generują nowe treści, w tym tekst, obrazy czy muzykę. LLM to specyficzny typ generative AI, który jest szczególnie nastawiony na przetwarzanie i tworzenie treści tekstowych. Często modele te są wykorzystywane do chatbota, tłumaczeń, tworzenia podsumowań czy nawet kreatywnego pisania. Szerokie wykorzystanie tych technologii sprawia, że ich rola w naszym codziennym życiu staje się coraz bardziej widoczna. 

Ochrona danych 

Ochrona danych stała się jednym z najważniejszych zagadnień w erze cyfryzacji. Wraz z rosnącym znaczeniem przetwarzania danych osobowych, finansowych i wrażliwych informacji, konieczne stało się wdrożenie szeregu technicznych środków, które zapewniają bezpieczeństwo i prywatność. Bezpieczeństwo danych w kontekście modeli LLM jest zagadnieniem wielowymiarowym, które wymaga zarówno świadomego podejścia ze strony użytkowników, jak i odpowiedzialności dostawców technologii. 

Modele LLM, takie jak ChatGPT czy Gemini, są trenowane na ogromnych zbiorach danych, które często pochodzą z publicznie dostępnych źródeł. Jednak podczas interakcji z użytkownikami mogą zbierać dodatkowe informacje, które nie zawsze są odpowiednio zabezpieczone. 

Case study – jak LLM może wykorzystać prywatne informacje 

Dzielenie się prywatnymi i poufnymi danymi z narzędziami LLM w nieprzemyślany oraz nieostrożny sposób może doprowadzić do ich upublicznienia, a co za tym idzie – wyrządzić szkodę osobie bądź przedsiębiorstwu. Ze względu na to, że tego typu programy mają za zadanie nie tylko dostarczać pożądanych treści, ale także „uczyć się” na pozyskiwanych informacjach podczas interakcji z użytkownikami, istotne jest, czym dzielimy się ze sztuczną inteligencją. Wyobraźmy sobie, że użytkownik narzędzia LLM poprosił je, aby na podstawie dotychczasowych rozmów, które prowadzili, stworzył jego krótki profil zawodowo-psychologiczny z uwzględnieniem życia prywatnego (tak – to prawdziwy przypadek). Na swoje zapytanie otrzymał poniższą odpowiedź: 

• Pan X interesuje się historią architektury i dziełami z epoki renesansu i baroku. Często zagląda do europejskich miast i regionów, w których można odnaleźć zabytki nawiązujące do dawnych mistrzów pióra i pędzla. 

• Chętnie chodzi na koncerty niszowych zespołów, wspiera ich twórczość i utrzymuje dobre kontakty z jednym z członków bandu. 

• Zawodowo zajmuje się doradztwem cyfrowym, rozwija platformy streamingowe i strony www, pracując przy tym z najróżniejszymi technologiami: od API znanego portalu społecznościowego, aż po narzędzia do tworzenia zaawansowanych witryn. 

• W życiu prywatnym wspiera edukację swojej rodziny, często podróżuje po Europie i interesuje się literaturą humanistyczną. Przy okazji rozważa wsparcie psychologiczne, by zadbać o swój dobrostan. 

Neutralne informacje czy realne zagrożenie? 

Profil stworzony przez narzędzie LLM wydawać by się mógł neutralny – nie padają w nim bowiem nazwiska, nazwy miast czy konkretne daty. Mimo to uzyskujemy dość pełny obraz danej osoby, którym od teraz zarówno narzędzie LLM, jak i jego użytkownicy dysponują. Wszystko przez uprzednie nieostrożne dostarczenie detali na temat swojego życia prywatnego: nazw miast, dat urodzenia dzieci, imion przyjaciół czy miejsca pracy z pominięciem sprawdzenia zasad prywatności. 

Jak bezpiecznie korzystać z narzędzi AI jak Chat GPT czy Gemini? 

I tu pojawia się temat bezpieczeństwa danych. LLM-y typu GPT czy Gemini mogą zbierać i przetwarzać dane. Z tego powodu należy w ustawieniach programów wyłączyć wykorzystanie historii rozmów do treningu. W innym wypadku wszystkie ciekawostki o Twoim życiu trafią do wielkiej maszyny, która chłonie wszystko jak gąbka.  

W OpenAI GPT możesz wejść w ustawienia prywatności i wyłączyć zapisywanie historii czatu. Podobnie w Gemini. Warto także sprawdzić swój panel aktywności Google, jeśli korzystasz z rozwiązań spod ich szyldu i upewnić się, że nie udostępniasz wszystkich informacji.  

Jeśli zamierzasz pogadać z LLM-em o swoim życiu, pasjach, problemach rodzinnych, lepiej najpierw pomyśleć o anonimizacji danych i wyłączeniu odpowiednich opcji. Bo choć taki model nie ma złych intencji, to pewne informacje mogą – w rękach niepowołanych osób – stać się puzzlami do pełnego odtworzenia Twojej tożsamości.  

Ryzyka związane z korzystaniem z modeli AI. 3 najważniejsze problemy 

Korzystanie z modeli sztucznej inteligencji niesie ze sobą pewne ryzyka, które użytkownicy powinni mieć na uwadze, aby skutecznie chronić swoje dane i prywatność. 

1. Naruszenie prywatności

Jeśli użytkownik wprowadzi do modelu poufne informacje, takie jak dane osobowe, finansowe czy zawodowe, istnieje możliwość, że te dane mogą zostać zapisane lub przeanalizowane przez dostawcę modelu. Może to prowadzić do nieuprawnionego ujawnienia wrażliwych informacji, co z kolei może skutkować różnorodnymi konsekwencjami zarówno dla jednostki, jak i dla organizacji. 

2. Modele działające w chmurze jako potencjalny cel ataków hakerskich

Jeśli dane użytkownika są przechowywane na serwerach dostawcy, mogą zostać przejęte przez osoby trzecie. Taki nieautoryzowany dostęp może prowadzić do wycieku informacji, co zagraża bezpieczeństwu danych oraz może skutkować ich niewłaściwym wykorzystaniem. Dlatego ważne jest, aby wybierać dostawców usług AI, którzy stosują zaawansowane środki ochrony danych i regularnie aktualizują swoje systemy zabezpieczeń. Jeśli użytkownik korzysta z modeli AI w środowisku biznesowym, powinien on/ona używać dedykowanych narzędzi z gwarancjami bezpieczeństwa. 

3. Niejasne polityki prywatności

Niektóre platformy mogą wykorzystywać dane użytkowników do dalszego szkolenia modeli AI, co może prowadzić do nieprzewidzianego wykorzystania tych informacji. Brak przejrzystości w zakresie sposobu, w jaki dane są gromadzone, przechowywane i wykorzystywane, może powodować, że użytkownicy nieświadomie udostępniają swoje dane w sposób, który narusza ich prywatność lub jest sprzeczny z ich oczekiwaniami. Dlatego istotne jest, aby dokładnie zapoznawać się z politykami prywatności dostawców usług AI i wybierać te, które zapewniają jasne i przejrzyste zasady ochrony danych.  

Świadomość tych ryzyk oraz podejmowanie odpowiednich środków ostrożności jest kluczowe dla zapewnienia bezpieczeństwa danych osobowych podczas korzystania z technologii AI.  

Modele LLM. Jakich danych nie powinno się im udostępniać? 

Użytkownicy powinni świadomie zarządzać uprawnieniami, które przyznają aplikacjom i usługom wykorzystującym AI. Ważne jest, aby uważnie kontrolować, do jakich zasobów mają dostęp poszczególne programy, takie jak lokalizacja, kontakty czy dane osobowe i udzielać takich uprawnień tylko wtedy, gdy są one naprawdę niezbędne. Nigdy nie powinni udostępniać w modelach LLM danych osobowych, takich jak PESEL, numery kart kredytowych czy hasła.  

Skuteczne zabezpieczenie danych wymaga precyzyjnej kontroli dostępu, która określa, kto może korzystać z systemów i jakie operacje są w nich dozwolone. Dobrze zaprojektowane mechanizmy autentykacji i kontroli dostępu znacząco zwiększają poziom bezpieczeństwa. 

Regularna aktualizacja oprogramowania 

Jest to kolejny istotny krok w zapewnieniu bezpieczeństwa. Aktualizacje często zawierają poprawki bezpieczeństwa, które chronią użytkowników przed nowymi zagrożeniami i atakami cybernetycznymi. 

Użytkownicy powinni też korzystać z narzędzi ochrony prywatności, takich jak VPN, menedżery haseł czy rozszerzenia przeglądarki blokujące śledzenie online. Niektórzy dostawcy oferują specjalne ustawienia pozwalające na korzystanie z modelu bez zapisywania interakcji. Takie rozwiązania pomagają ograniczyć ślady pozostawiane w sieci i zabezpieczyć dane przed nieuprawnionym dostępem. 

Rola dostawców i regulacji 

W erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji (AI) transparentność dostawców staje się jednym z najważniejszych fundamentów budowania zaufania między twórcami technologii a jej użytkownikami. Chociaż wielu dostawców zapewnia, że dane są używane jedynie w celu realizacji konkretnego zapytania, istnieje ryzyko ich przechowywania lub wykorzystania do dalszego szkolenia modeli. 

Dostawcy powinni być transparentni w kwestii tego, jakie dane zbierają, w jaki sposób je przetwarzają i jakie środki bezpieczeństwa stosują. Transparentność wymusza odpowiedzialność po stronie dostawców, zmniejszając ryzyko nieodpowiedniego użycia danych lub luk w zabezpieczeniach. Aktywna współpraca z organami regulacyjnymi i przestrzeganie aktualnych przepisów prawnych są kluczowe dla budowania zaufania użytkowników. Rozporządzenia takie jak RODO (GDPR) w Europie czy CCPA w Kalifornii wymagają od dostawców jasnego informowania o sposobach przetwarzania danych i celu ich gromadzenia. Przyjęcie międzynarodowych standardów bezpieczeństwa informacji, takich jak ISO/IEC 27001, może pomóc w zapewnieniu odpowiedniego poziomu ochrony.  

Użytkownicy chcą mieć pewność, że ich dane są przetwarzane w sposób etyczny, zgodny z przepisami i że nie będą nadużywane.  

Użytkownicy odgrywają kluczową rolę w ochronie swoich danych, dlatego powinni podejmować świadome działania zwiększające ich bezpieczeństwo.  

Przyszłość bezpieczeństwa w AI 

Technologia AI nieustannie się rozwija, podobnie jak metody ochrony danych. Innowacje w dziedzinie prywatności różnicowej czy federacyjnego uczenia maszynowego obiecują zwiększenie bezpieczeństwa danych bez ograniczania funkcjonalności modeli AI. Pojawiają się nowe regulacje, takie jak unijne AI Act, które mają na celu zwiększenie przejrzystości i ochrony użytkowników. Dodatkowo rozwijane są technologie umożliwiające przetwarzanie danych lokalnie, bez przesyłania ich do chmury, co minimalizuje ryzyko naruszeń. 

Podsumowanie 

Czy potrafimy zadbać o bezpieczeństwo swoich danych w modelach LLM? Tak, ale wymaga to zaangażowania wszystkich stron: dostawców technologii, regulatorów i użytkowników. Poprzez edukację, odpowiednie praktyki techniczne i przestrzeganie regulacji prawnych możemy korzystać z dobrodziejstw AI, minimalizując ryzyko dla naszych danych. 

Twoje dane są cenne! Pomożemy Ci zadbać o ich bezpieczeństwo, abyś mógł świadomie korzystać z technologii AI.  

Autorzy:

• Mateusz Borkiewicz 
• Wojciech Kostka
• Liliana Mucha
• Grzegorz Leśniewski
• Grzegorz Zajączkowski
• Urszula Szewczyk