Penelitian terbaru dari Google DeepMind mengungkapkan potensi risiko chatgpt dalam hal keamanan data. Tim peneliti menemukan bahwa melalui serangan kueri sederhana, adalah mungkin bagi penyerang untuk mendapatkan data pelatihan untuk model, yang telah menarik perhatian luas pada privasi dan keamanan model bahasa besar. Penemuan ini tidak hanya memaparkan kerentanan model yang ada, tetapi juga terdengar seruan bangun untuk pengembangan model di masa depan.
Meskipun model bahasa besar seperti chatgpt telah diselaraskan dan ditetapkan selama desain dan penyebaran, tim peneliti telah berhasil memecahkan model tingkat produksi. Ini menunjukkan bahwa bahkan dengan langkah -langkah penyelarasan dan perlindungan yang lebih baik, model mungkin masih menghadapi risiko pelanggaran data. Hasil ini menekankan bahwa privasi dan keamanan harus dianggap sebagai pertimbangan inti selama pengembangan model.
Tim peneliti merekomendasikan agar pengembang perlu mengambil langkah -langkah yang lebih ketat untuk meningkatkan privasi dan perlindungan model. Ini termasuk tidak hanya peningkatan teknis, seperti enkripsi data dan kontrol akses, tetapi juga melibatkan pengujian dan evaluasi model yang lebih komprehensif. Dengan mensimulasikan berbagai skenario serangan, pengembang dapat dengan lebih baik mengidentifikasi dan memperbaiki potensi kerentanan, sehingga memastikan keamanan model dalam aplikasi praktis.
Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan bahwa dengan meluasnya penggunaan model bahasa besar di berbagai bidang, masalah keamanan data mereka akan menjadi semakin penting. Apakah itu aplikasi komersial atau penelitian akademik, perlindungan keamanan dan privasi model akan menjadi indikator kunci untuk mengukur keberhasilannya. Oleh karena itu, pengembang dan lembaga penelitian perlu terus menginvestasikan sumber daya untuk mempromosikan kemajuan dalam teknologi terkait untuk menangani perubahan ancaman keamanan.
Secara umum, penelitian Google DeepMind tidak hanya mengungkapkan potensi risiko model bahasa besar seperti chatgpt dalam hal keamanan data, tetapi juga memberikan panduan penting untuk pengembangan model di masa depan. Dengan meningkatkan perlindungan privasi dan pengujian keamanan, pengembang dapat mengatasi tantangan dengan lebih baik dan memastikan keamanan dan keandalan model dalam berbagai aplikasi.