Можем ли мы сохранить наши данные в безопасности в моделях LLM (AI), таких как ChatGPT?

Большие языковые модели (БЯМ), такие как ChatGPT, находят все большее применение во многих сферах жизни — от образования до бизнеса и развлечений. Хотя эти системы предлагают мощные инструменты для создания текста, решения проблем или анализа данных, важно понимать, как защитить свои данные при использовании таких моделей.

Что такое LLM?

LLM, или Large Language Model, — это передовой тип искусственного интеллекта, который использует методы глубокого обучения и обработку огромных массивов данных для понимания, создания, обобщения и прогнозирования контента. LLM не только обрабатывает текст, но и может генерировать новую информацию, которая звучит естественно и логично. Хотя в названии фигурирует слово «язык», LLM — это не просто алгоритмы, анализирующие текст, это машины, которые «учатся» на данных, чтобы становиться все более и более изощренными в создании ответов.

Отличается ли LLM от генеративного ИИ?

Слово «генеративный ИИ» относится к моделям искусственного интеллекта, которые генерируют новый контент, включая текст, изображения или музыку. LLM — это особый тип генеративного ИИ, который специально ориентирован на обработку и создание текстового контента. Часто такие модели используются для создания чат-ботов, переводов, резюме или даже творческих работ. Широкое распространение этих технологий делает их роль в нашей повседневной жизни все более заметной.

Защита данных

Защита данных стала одним из самых важных вопросов в цифровую эпоху. С ростом важности обработки личной, финансовой и конфиденциальной информации возникла необходимость в применении ряда технических мер, обеспечивающих безопасность и конфиденциальность. Безопасность данных в контексте моделей LLM — это многогранный вопрос, который требует как осознанного подхода со стороны пользователей, так и ответственности поставщиков технологий.

Модели LLM, такие как ChatGPT или Gemini, обучаются на огромных массивах данных, которые часто поступают из общедоступных источников. Однако при взаимодействии с пользователями они могут собирать дополнительную информацию, которая не всегда должным образом защищена.

Пример из практики — как LLM могут использовать частную информацию

Необдуманный и неосторожный обмен частными и конфиденциальными данными с помощью LLM-инструментов может привести к тому, что они станут достоянием общественности и тем самым нанесут ущерб человеку или компании. Поскольку такие программы предназначены не только для предоставления желаемого контента, но и для «обучения» на основе информации, которую они получают при взаимодействии с пользователями, важно, чем мы делимся с искусственным интеллектом. Представим, что пользователь LLM-инструмента попросил его составить краткий профессионально-психологический профиль, включая его личную жизнь, на основе уже состоявшихся разговоров (да, это реальный случай). На свой запрос он получил следующий ответ:

• Мистер Х интересуется историей архитектуры и произведениями эпохи Возрождения и барокко. Он часто посещает европейские города и регионы, где можно найти памятники, относящиеся к старым мастерам пера и кисти.

• С удовольствием ходит на концерты нишевых групп, поддерживает их творчество и поддерживает хорошие отношения с одним из участников группы.

• Профессионально является цифровым консультантом, разрабатывает потоковые платформы и веб-сайты, работает с самыми разными технологиями: от API известной социальной сети до инструментов для создания продвинутых сайтов.

• В личной жизни поддерживает образование своей семьи, часто путешествует по Европе и интересуется гуманистической литературой. В отдельных случаях обращается за психологической помощью, чтобы позаботиться о своем самочувствии.

Нейтральная информация или реальная угроза?

Профиль, созданный инструментом LLM, кажется нейтральным, поскольку в нем не упоминаются имена, города и конкретные даты. Тем не менее, получается достаточно полное представление о человеке, которым теперь обладают и инструмент LLM, и его пользователи. И все это из-за того, что раньше мы небрежно сообщали подробности своей личной жизни: названия городов, даты рождения детей, имена друзей или место работы, не проверив правила конфиденциальности.

Как безопасно использовать инструменты искусственного интеллекта, такие как Chat GPT или Gemini?

И здесь возникает тема безопасности данных. Такие ИИ-средства, как GPT или Gemini, могут собирать и обрабатывать данные. Поэтому в настройках программ следует отключить использование истории чатов для обучения. Иначе все лакомые кусочки вашей жизни окажутся в большой машине, которая впитывает все, как губка.

В OpenAI GPT вы можете зайти в настройки приватности и отключить сохранение истории чатов. Аналогично в Gemini. Также стоит проверить панель Google Activity Dashboard, если вы используете решение под их баннером, и убедиться, что вы не делитесь всей своей информацией.

Если вы собираетесь поболтать с LLM о своей жизни, увлечениях или семейных проблемах, лучше сначала подумать об анонимизации данных и отключить соответствующие опции. Потому что, хотя у такой модели нет плохих намерений, определенная информация может — в руках не тех людей — стать пазлом для полного восстановления вашей личности.

Риски, связанные с использованием моделей искусственного интеллекта. 3 основных вопроса

Использование моделей искусственного интеллекта сопряжено с некоторыми рисками, о которых пользователи должны знать, чтобы эффективно защитить свои данные и конфиденциальность.

1. Нарушение конфиденциальности

Если пользователь вводит в модель конфиденциальную информацию, например личные, финансовые или профессиональные данные, существует вероятность того, что эти данные могут быть сохранены или проанализированы поставщиком модели. Это может привести к несанкционированному разглашению конфиденциальной информации, что, в свою очередь, может иметь различные последствия как для человека, так и для организации.

2. Облачные модели как потенциальная мишень для хакерских атак

Если пользовательские данные хранятся на серверах провайдера, они могут быть перехвачены третьими лицами. Такой несанкционированный доступ может привести к утечке информации, нарушить безопасность данных и потенциально привести к их неправомерному использованию. Поэтому важно выбирать поставщиков ИИ, которые применяют передовые меры защиты данных и регулярно обновляют свои системы безопасности. Если вы используете модели ИИ в бизнес-среде, вам следует применять специализированные инструменты с функциями безопасности.

3. Неясные политики конфиденциальности

Некоторые платформы могут использовать данные пользователей для дальнейшего обучения моделей ИИ, что может привести к неожиданному использованию этой информации. Отсутствие прозрачности в том, как собираются, хранятся и используются данные, может привести к тому, что пользователи будут неосознанно делиться своими данными, нарушая их конфиденциальность или идя вразрез с их ожиданиями. Поэтому важно тщательно изучать политику конфиденциальности поставщиков услуг ИИ и выбирать тех, кто обеспечивает четкую и прозрачную политику защиты данных.

Осознание этих рисков и принятие соответствующих мер предосторожности — залог безопасности персональных данных при использовании технологий ИИ.

Модели LLM. Какими данными не следует делиться с ними?

Пользователям необходимо осознанно управлять разрешениями, которые они предоставляют приложениям и сервисам на основе ИИ. Важно контролировать, к каким именно ресурсам имеют доступ отдельные приложения, например к местоположению, контактам или личным данным, и предоставлять такие разрешения только в случае крайней необходимости. Они никогда не должны передавать личные данные, такие как PESEL, номера кредитных карт или пароли в моделях LLM.

Эффективная защита данных требует точного контроля доступа, определяющего, кто может пользоваться системами и какие операции в них разрешены. Хорошо продуманные механизмы аутентификации и контроля доступа значительно повышают безопасность.

Регулярное обновление программного обеспечения

Это еще один важный шаг в обеспечении безопасности. Обновления часто включают в себя исправления, защищающие пользователей от новых угроз и кибератак.

Пользователям также следует использовать инструменты обеспечения конфиденциальности, такие как VPN, менеджеры паролей или расширения для браузеров, блокирующие слежку в Интернете. Некоторые провайдеры предлагают специальные настройки, которые позволяют пользователям использовать модель без сохранения взаимодействий. Такие решения помогают уменьшить количество следов, оставляемых в сети, и защитить данные от несанкционированного доступа.

Роль провайдеров и регулирование

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) прозрачность поставщиков становится одной из важнейших основ для построения доверия между разработчиками технологий и их пользователями. Хотя многие поставщики гарантируют, что данные используются только для выполнения конкретного запроса, существует риск того, что они будут сохранены или использованы для дальнейшего обучения моделей.

Поставщики должны быть прозрачными в отношении того, какие данные они собирают, как они их обрабатывают и какие меры безопасности используют. Прозрачность обеспечивает подотчетность поставщиков, снижая риск ненадлежащего использования данных или пробелов в системе безопасности. Проактивное сотрудничество с регулирующими органами и соблюдение действующего законодательства являются ключевыми факторами для укрепления доверия пользователей. Такие нормативные акты, как RODO (GDPR) в Европе или CCPA в Калифорнии, требуют от провайдеров четкого информирования о том, как обрабатываются данные и с какой целью они собираются. Принятие международных стандартов информационной безопасности, таких как ISO/IEC 27001, может помочь обеспечить надлежащий уровень защиты.

Пользователи хотят быть уверенными в том, что их данные обрабатываются в соответствии с этическими нормами, и что ими не будут злоупотреблять.

Пользователи играют ключевую роль в защите своих данных и должны предпринимать сознательные шаги для повышения их безопасности.

Будущее безопасности в искусственном интеллекте

Технологии ИИ постоянно развиваются, как и методы защиты данных. Инновации в области дифференцированной конфиденциальности или объединенного машинного обучения обещают повысить безопасность данных без ущерба для функциональности моделей ИИ. Появляются новые нормативные акты, такие как Закон ЕС об искусственном интеллекте, призванные повысить прозрачность и защиту пользователей. Кроме того, разрабатываются технологии, позволяющие обрабатывать данные локально, не передавая их в облако, что минимизирует риск утечки.

Резюме

Можем ли мы обеспечить безопасность наших данных в моделях LLM? Да, но для этого необходимо участие всех сторон: поставщиков технологий, регулирующих органов и пользователей. Благодаря просвещению, надлежащим техническим методам и соблюдению нормативных требований мы сможем воспользоваться преимуществами ИИ, минимизировав риск для наших данных.

Ваши данные очень ценны! Позвольте нам помочь вам обеспечить их безопасность, чтобы вы могли осознанно использовать технологии ИИ.

Авторы:

• Матеуш Боркевич
• Войцех Костка
• Лилиана Муха
• Гжегож Лесьневский
• Гжегож Зайончковский
• Уршула Шевчик