W świecie zaawansowanych technologii każda nowa innowacja wymaga solidnego zabezpieczenia przed potencjalnymi ryzykami. OpenAI postawiło na „red teaming” – proces testowania systemów w celu wykrycia ich słabości. Co ciekawe, metoda ta łączy ludzką kreatywność i moc sztucznej inteligencji, by lepiej rozumieć zagrożenia.
W początkowej fazie OpenAI opierało się głównie na testach manualnych. Tak było m.in. przy modelu DALL·E 2 w 2022 roku – zespół zaprosił ekspertów zewnętrznych, by wskazali potencjalne zagrożenia związane z generowaniem obrazów. Od tego czasu podejście ewoluowało. Dziś firma korzysta również z metod automatycznych, co pozwala na skalowanie testów i wykrywanie błędów na większą skalę.
„Jesteśmy optymistycznie nastawieni, że mocniejsze AI pomoże w odkrywaniu błędów modeli” – twierdzi OpenAI. Dzięki automatyzacji możliwe jest nie tylko ocenianie, ale także ulepszanie modeli poprzez wychwytywanie wzorców i błędów, które wcześniej mogły zostać pominięte.
W opublikowanej właśnie białej księdze „OpenAI’s Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems” firma przedstawia cztery fundamenty skutecznych kampanii red teamingowych:
- Skład zespołu – Różnorodność specjalistów, np. z zakresu nauk przyrodniczych, cyberbezpieczeństwa czy polityki regionalnej, gwarantuje szerokie spojrzenie na zagrożenia.
- Dostęp do wersji modeli – Ustalanie, które wersje modeli będą testowane, pomaga precyzyjnie identyfikować słabe punkty.
- Dokumentacja i wskazówki – Jasne instrukcje, interfejsy i strukturalne podejście do zapisywania wyników to podstawa skutecznych testów.
- Analiza danych – Po zakończeniu kampanii dane są oceniane i wykorzystywane do planowania przyszłych aktualizacji.
Te zasady zastosowano przy testach modeli z rodziny OpenAI o1, by upewnić się, że będą odporne na potencjalne nadużycia.
Automatyzacja testów pozwala na szybkie wykrywanie potencjalnych błędów, jednak tradycyjne metody automatyczne często nie radziły sobie z różnorodnością strategii „ataków”. OpenAI wprowadziło nową metodologię, „Diverse And Effective Red Teaming With Auto-Generated Rewards And Multi-Step Reinforcement Learning”. Brzmi skomplikowanie? W uproszczeniu: AI tworzy różne scenariusze zagrożeń i uczy się je oceniać w sposób bardziej wszechstronny i efektywny.
Choć proces ten ma swoje ograniczenia, np. ryzyko ujawnienia luk potencjalnym przestępcom, OpenAI podkreśla, że jest to narzędzie kluczowe dla budowy bezpiecznych systemów. A co dalej? Firma stawia na współpracę z ekspertami zewnętrznymi i społeczeństwem, by AI nie tylko działało zgodnie z założeniami technologicznymi, ale także odpowiadało na potrzeby użytkowników i wartości społeczne.
Czy red teaming stanie się standardem? Wygląda na to, że tak – bezpieczeństwo technologii to priorytet, którego nie można bagatelizować. Bo choć AI jest błyskotliwe, czasem potrzebuje pomocnej dłoni (albo kilku kliknięć AI-red teamu).