Cinq risques majeurs liés aux grands modèles de langage

Le monde des affaires et les responsables informatiques réfléchissent d'une part au potentiel de risque que cette technologie pourrait engendrer dans des domaines tels que le service client et le développement de logiciels, et prennent d'autre part de plus en plus conscience des inconvénients potentiels et des risques auxquels il faut prêter attention. Pour que les organisations puissent tirer parti du potentiel des grands modèles de langage (LLM), elles doivent également prendre en compte les risques cachés de la technologie qui pourraient nuire à leurs activités.

COMMENT FONCTIONNENT LES GRANDS MODÈLES DE LANGAGE ?

ChatGPT et d'autres outils d'intelligence artificielle générative sont alimentés par des LLM. Ils fonctionnent en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour traiter des quantités massives de données textuelles. Après avoir appris les modèles entre les mots et la manière dont ils sont utilisés en fonction du contexte, le modèle est capable d'interagir avec les utilisateurs en langage naturel. L'une des principales raisons du succès remarquable de ChatGPT est sa capacité à faire des blagues, à écrire des poèmes et, de manière générale, à communiquer d'une manière difficile à distinguer d'un véritable être humain. Les modèles d'IA générative basés sur les LLM utilisés dans les chatbots comme ChatGPT fonctionnent comme des moteurs de recherche ultra-puissants et utilisent les données qu'ils ont apprises pour répondre aux questions et accomplir des tâches dans un langage humain. Qu'il s'agisse de modèles accessibles au public ou de modèles propriétaires utilisés en interne au sein d'une organisation, l'IA générative basée sur les LLM peut exposer les entreprises à des risques spécifiques en matière de sécurité et de confidentialité.

CINQ RISQUES MAJEURS LIÉS AUX GRANDS MODÈLES DE LANGAGE

Le partage excessif de données sensibles : les chatbots basés sur les LLM ne sont pas très doués pour garder des secrets ou oublier. Cela signifie que toute donnée que vous saisissez peut être adoptée par le modèle et mise à la disposition d'autrui, ou du moins utilisée pour entraîner de futurs modèles de LLM.

Les défis liés au droit d'auteur : les LLM sont formés sur d'énormes quantités de données. Cependant, ces informations sont souvent extraites du Web sans l'autorisation explicite du propriétaire du contenu. Des problèmes potentiels de droit d'auteur peuvent survenir si vous continuez à les utiliser.

Le code non sécurisé : les développeurs se tournent de plus en plus vers ChatGPT et des outils similaires pour les aider à accélérer leurs délais de mise sur le marché. En théorie, ils peuvent apporter cette aide en générant rapidement et efficacement des extraits de code, voire des programmes logiciels entiers. Cependant, les experts en sécurité avertissent que cela peut également créer des vulnérabilités.

Le piratage du LLM lui-même : l'accès non autorisé aux LLM et leur modification peuvent offrir aux pirates informatiques une série d'options pour mener des activités malveillantes, comme forcer le modèle à divulguer des informations sensibles via des attaques par injection rapide ou effectuer d'autres actions qui devraient être bloquées.

La violation de données chez le fournisseur d'IA : il existe toujours une possibilité que les données d'une entreprise développant des modèles d'IA soient elles-mêmes compromises, par exemple si des pirates informatiques volent des données d'entraînement pouvant contenir des informations privées sensibles. Il en va de même pour les fuites de données.

Ce qu'il faut faire pour réduire les risques :

Chiffrement et anonymisation des données : pour protéger les données des regards indiscrets, chiffrez-les avant de les partager avec les LLM et envisagez des techniques d'anonymisation pour protéger la confidentialité des personnes identifiables dans les ensembles de données. Le nettoyage des données peut atteindre le même objectif en supprimant les détails sensibles des données d'entraînement avant qu'elles ne soient intégrées au modèle.

Contrôles d'accès avancés : des mots de passe robustes, l'authentification multifacteur (MFA) et des politiques de moindre privilège aideront à garantir que seules les personnes autorisées puissent accéder au modèle d'IA générative et aux systèmes dorsaux.

Audit de sécurité régulier : cela peut aider à découvrir les vulnérabilités de vos systèmes informatiques susceptibles d'affecter le LLM et les modèles d'IA générative sur lesquels il est construit.

Mettez en œuvre des plans de réponse aux incidents : un plan de réponse aux incidents bien rodé et solide aidera votre organisation à réagir rapidement pour contenir, corriger et se remettre de toute violation.

Examinez tous les détails des fournisseurs de LLM : comme pour tous les fournisseurs, vérifiez que l'entreprise fournissant le LLM utilise les meilleures pratiques du secteur en matière de sécurité des données et de confidentialité. Assurez-vous qu'il existe des explications claires sur l'endroit où les données des utilisateurs sont traitées et stockées, et si elles sont utilisées pour entraîner le modèle. Combien de temps les données sont-elles conservées ? Les données sont-elles partagées avec des tiers ? L'option d'utilisation de vos données à des fins d'entraînement peut-elle être modifiée ?

Assurez-vous que les développeurs appliquent des mesures de sécurité strictes : si vos développeurs utilisent des LLM pour générer du code, assurez-vous qu'ils respectent des politiques telles que les tests de sécurité et la revue par les pairs afin de réduire le risque que des erreurs ne se retrouvent en production.

Source de l'actualité: 12punto