תפקיד צוותי אדום בבטיחות הבינה המלאכותית
- בינה ארטיפישלי
- נובמבר 26, 2024
- חדשות בינה מלאכותית, מודלי שפה
- AI, OpenAI
- 0תגובות
כיצד OpenAI משלבת גישת ‘צוותי אדום’ לשיפור בטיחות הבינה המלאכותית
בתחום הבינה המלאכותית המתפתח במהירות, חברת OpenAI, אחת החברות המובילות בתחום, מיישמת גישה ייחודית בכדי להבטיח רמה גבוהה של בטיחות ואחריות בפיתוח מודלים חדשניים. גישה זו מכונה ‘צוותי אדום’ (red teaming), ומטרתה לזהות ולהעריך חולשות וסיכונים פוטנציאליים בדרך מבוקרת ומוסדרת, תוך שילוב של משתתפים אנושיים ובינה מלאכותית.
הגישה המסורתית של צוותי אדום
בעבר, OpenAI הסתמכה בעיקר על בחינות ידניות בתהליך צוותי האדום. במסגרת זו, מומחים חיצוניים נדרשו לחפש חולשות ופגיעויות במודלים חדשים שפותחו. גישה זו יושמה באופן בולט בעת בחינת מודל הדמיית התמונות המתקדם DALL·E 2 בתחילת 2022, כאשר מומחים חיצוניים התבקשו לזהות סיכונים פוטנציאליים הקשורים ליישום המודל. מאז, OpenAI הרחיבה והתאימה את המתודולוגיות שלה לצוותי אדום, כולל אימוץ גישות אוטומטיות וממוזגות לצורך הערכת סיכונים מקיפה יותר.
צוותי אדום אוטומטיים וממוזגים – השיטה החדשנית של OpenAI
בהתאם לגישתה המתקדמת, OpenAI מאמינה כי ‘ניתן להשתמש בבינה מלאכותית חזקה יותר כדי להרחיב את גילוי טעויות המודל’. רעיון זה מבוסס על ההנחה שתהליכים אוטומטיים יכולים לסייע בהערכת מודלים ובהכשרתם להיות בטוחים יותר על ידי זיהוי דפוסים ושגיאות בקנה מידה גדול יותר. במסגרת המאמץ האחרון שלה להתקדם בתחום, OpenAI שיתפה שני מסמכים חשובים על צוותי אדום – מסמך לבן המפרט אסטרטגיות למעורבות חיצונית, ומחקר המציג שיטה חדשנית לצוותי אדום אוטומטיים.
ארבעת השלבים בתהליך צוותי האדום של OpenAI
במסמך הלבן שלה, “גישת OpenAI לצוותי אדום חיצוניים עבור מודלים ומערכות בינה מלאכותית”, OpenAI מתארת ארבעה שלבים מרכזיים לתכנון קמפיינים יעילים של צוותי אדום:
1. הרכבת צוותי האדום
השלב הראשון הוא בחירת חברי הצוות המתאימים. בחירה זו מבוססת על מטרות הקמפיין הספציפי, ולעתים קרובות כוללת אנשים בעלי פרספקטיבות מגוונות, כגון מומחים במדעי הטבע, אבטחת סייבר ופוליטיקה אזורית. מגוון זה נועד להבטיח שההערכות יכסו את הרוחב הנדרש של נקודות מבט וידע רלוונטי.
2. גישה לגרסאות המודל
ההחלטה על גרסאות המודל שצוותי האדום יגישו אליהן יכולה להשפיע על התוצאות והממצאים. מודלים בשלבים מוקדמים של פיתוח עשויים לחשוף סיכונים מובנים, בעוד שגרסאות מפותחות יותר יכולות לסייע בזיהוי פערים באמצעי הבטיחות המתוכננים.
3. הנחיות ותיעוד
אינטראקציות יעילות ופוריות במהלך קמפייני צוותי האדום מסתמכות על הנחיות ברורות, ממשקים מתאימים ותיעוד מובנה. זה כולל תיאור מפורט של המודלים הנבחנים, אמצעי הגנה קיימים, ממשקי בדיקה ותצוגה וקווים מנחים לתיעוד התוצאות והממצאים.
4. סינתזה והערכת נתונים
לאחר סיום הקמפיין, הנתונים והממצאים שנאספו נבחנים בקפידה כדי לקבוע אם הדוגמאות והסיכונים שזוהו תואמים את המדיניות והתקנות הקיימות, או שנדרשות התאמות והתייחסויות התנהגותיות חדשות. הנתונים שנבחנו מזינים את ההערכות החוזרות והנשנות, ומשמשים כבסיס לעדכונים ושיפורים עתידיים במודלים.
יישום שיטת צוותי האדום במודלים של OpenAI
יישום אחרון של גישת צוותי האדום היה בהכנת משפחת המודלים o1 של OpenAI לשימוש ציבורי. במסגרת זו, בוצעה בדיקה מקיפה של עמידותם בפני ניצול לרעה פוטנציאלי, והוערכה התאמתם ליישומים בתחומים שונים כגון תכנון התקפות בעולם האמיתי, מדעי הטבע ומחקר בינה מלאכותית.
צוותי אדום אוטומטיים – שיטה חדשנית לזיהוי חולשות
צוותי אדום אוטומטיים מנסים לזהות באופן ממוקד מקרים שבהם הבינה המלאכותית עלולה להיכשל או לגרום נזק, בייחוד בנוגע לסוגיות הקשורות לבטיחות ואתיקה. גישה זו מצטיינת בקנה המידה הרחב שלה, כלומר ביכולת ליצור במהירות דוגמאות רבות של טעויות פוטנציאליות. עם זאת, הגישות האוטומטיות המסורתיות התקשו ליצור מגוון רחב של אסטרטגיות התקפה מוצלחות ויעילות.
המחקר החדשני של OpenAI מציג שיטה בשם “Diverse And Effective Red Teaming With Auto-Generated Rewards And Multi-Step Reinforcement Learning” (ראשי תיבות: DAREMAT), המעודדת מגוון רחב יותר של אסטרטגיות התקפה תוך שימור יעילות. השיטה כוללת שימוש בבינה מלאכותית ליצירת תרחישים שונים, כגון ייעוץ בלתי חוקי, והכשרת מודלים לצוותי אדום להעריך תרחישים אלה באופן ביקורתי. התהליך מתגמל מגוון ויעילות, ובכך מקדם הערכות בטיחות מגוונות ומקיפות יותר.
מגבלות של צוותי אדום ושילוב פרספקטיבות ציבוריות
למרות יתרונותיהם הרבים, לצוותי האדום יש גם מגבלות מסוימות. הם לוכדים סיכונים רק בנקודת זמן מסוימת, אך סיכונים אלה עשויים להשתנות ולהתפתח ככל שמודלי הבינה המלאכותית משתכללים עוד. בנוסף, תהליך צוותי האדום עלול באופן בלתי צפוי ליצור סכנות מידע, ולחשוף פעילים זדוניים לפגיעויות שטרם היו ידועות באופן נרחב. ניהול סיכונים אלה מצריך פרוטוקולים קפדניים וחשיפה אחראית.
למרות שצוותי האדום ממשיכים להיות חיוניים בגילוי והערכת סיכונים, ב-OpenAI מכירים בצורך לשלב גם פרספקטיבות ציבוריות רחבות יותר על ההתנהגויות והמדיניות הרצויות של הבינה המלאכותית, כדי להבטיח שהטכנולוגיה תהיה מיושרת עם הערכים והציפיות החברתיים. שילוב נקודות מבט אלה יכול לסייע בזיהוי השלכות רחבות יותר של הבינה המלאכותית, מעבר לסיכונים הטכניים הספציפיים המזוהים על ידי צוותי האדום.
שאלות נפוצות
מהו תהליך ‘צוותי אדום’ של OpenAI?
צוותי אדום הוא תהליך מובנה המשלב משתתפים אנושיים ובינה מלאכותית לצורך זיהוי חולשות וסיכונים פוטנציאליים במודלי בינה מלאכותית חדשים. התהליך כולל הרכבת צוותים מגוונים, גישה לגרסאות שונות של המודל, הנחיות ותיעוד מפורטים, וסינתזה והערכה של הנתונים שנאספו.
מדוע צוותי אדום אוטומטיים יכולים להיות יעילים יותר?
צוותי אדום אוטומטיים מאפשרים יצירה מהירה של דוגמאות רבות של טעויות פוטנציאליות בקנה מידה גדול יותר. עם זאת, הגישות האוטומטיות המסורתיות התקשו להציע מגוון רחב של אסטרטגיות התקפה מוצלחות ויעילות. שיטת ה-DAREMAT החדשנית של OpenAI מנסה לגשר על פער זה באמצעות עידוד מגוון ויעילות בו-זמנית.
מהן מגבלות של צוותי אדום?
צוותי אדום לוכדים סיכונים בנקודת זמן מסוימת בלבד, ועלולים ליצור באופן בלתי צפוי סכנות מידע על ידי חשיפת פגיעויות לגורמים זדוניים. בנוסף, הם מתמקדים בזיהוי סיכונים טכניים ועלולים להתעלם מהשלכות חברתיות רחבות יותר של הבינה המלאכותית.
מדוע חשוב לשלב פרספקטיבות ציבוריות בפיתוח בינה מלאכותית?
שילוב פרספקטיבות ציבוריות רחבות יותר על ההתנהגויות והמדיניות הרצויות של הבינה המלאכותית חשוב כדי להבטיח שהטכנולוגיה תהיה מיושרת עם הערכים והציפיות החברתיים. זה יכול לסייע במניעת השלכות בלתי רצויות, להגביר את האמון הציבורי בבינה המלאכותית ולהבטיח שהיא תשרת את טובת החברה.
