Sicurezza GPT-4 Edizione Piromane

Sicurezza GPT-4

Ho sperimentato con la violazione della sicurezza di LLM. GPT4 mi ha spiegato come fare del male a qualcuno.

Negli ultimi anni, i Large Language Models (LLM) hanno rivoluzionato vari settori, dalla processazione del linguaggio naturale alla scrittura creativa e al servizio clienti. Questi potenti modelli di intelligenza artificiale, come GPT-3.5, GPT-4, Claude e Bard, hanno la capacità di generare testo simile a quello umano basandosi sulla vasta quantità di dati su cui sono stati addestrati. È vero che i LLM hanno un enorme potenziale per migliorare la vita e la produttività umana; tuttavia, il loro utilizzo deve essere accompagnato da una rigorosa attenzione alla sicurezza. Ci sono molte preoccupazioni in materia di sicurezza. L’elenco seguente non è esaustivo, ma dovrebbe darvi un’idea di ciò che consideriamo una “preoccupazione”.

Utilizzo responsabile dei LLM: Disinformazione/Abuso intenzionale

Man mano che i LLM diventano sempre più diffusi nella nostra vita quotidiana, è fondamentale utilizzarli in modo responsabile. Questi modelli possono produrre testo realistico e persuasivo, che può essere sfruttato per scopi dannosi, come la generazione di disinformazione, notizie false o addirittura contenuti maligni. Garantire la sicurezza dei LLM significa costruire salvaguardie per prevenire l’abuso di questi potenti strumenti.

Ciò significa che nel ciclo rapido dei media e dei social network, è facile produrre qualcosa di falso o maligno, o ingannevole prima che possano essere adottate azioni correttive. Insulti del genere alla psicologia delle persone possono erodere la fiducia nei principi fondamentali della democrazia. La combinazione di velocità e attacchi ripetuti può causare danni significativi.

L’abuso di persone poco informate è stato utilizzato come bersaglio di attacchi di phishing e coercizione. L’ingegneria sociale e il phishing possono essere accelerati di molto utilizzando LLM a una scala senza precedenti. È importante che il produttore del LLM si assuma una parte di responsabilità per l’uso degli strumenti che produce.

Considerazioni etiche: Bias/Danno non intenzionali

I LLM sono strumenti neutrali, che riflettono i dati su cui sono stati addestrati, il che significa che possono potenzialmente amplificare i pregiudizi e i bias umani. Non è colpa dei LLM il fatto che esistano con le loro caratteristiche. Gli esseri umani sono il problema principale, e…