A pesquisa mais recente do Google DeepMind revela os riscos potenciais do ChatGPT em termos de segurança de dados. A equipe de pesquisa descobriu que, por meio de ataques simples de consulta, é possível que os invasores obtenham dados de treinamento para modelos, que atraíram atenção generalizada à privacidade e segurança de grandes modelos de idiomas. Essa descoberta não apenas expõe a vulnerabilidade dos modelos existentes, mas também soa um apelo de alerta para o desenvolvimento futuro do modelo.
Embora grandes modelos de idiomas, como o ChatGPT, tenham sido alinhados e definidos durante o design e a implantação, a equipe de pesquisa quebrou com sucesso o modelo de nível de produção. Isso sugere que, mesmo com melhores medidas de alinhamento e proteção, os modelos ainda podem enfrentar o risco de violações de dados. Esse resultado enfatiza que a privacidade e a segurança devem ser tomadas como considerações essenciais durante o desenvolvimento do modelo.
A equipe de pesquisa recomenda que os desenvolvedores precisem tomar medidas mais rigorosas para melhorar a privacidade e a proteção do modelo. Isso inclui não apenas melhorias técnicas, como criptografia de dados e controle de acesso, mas também envolve testes e avaliação mais abrangentes do modelo. Ao simular vários cenários de ataque, os desenvolvedores podem identificar e corrigir melhor as vulnerabilidades em potencial, garantindo assim a segurança do modelo em aplicações práticas.
Além disso, a pesquisa também apontou que, com o uso generalizado de grandes modelos de idiomas em vários campos, seus problemas de segurança de dados se tornarão cada vez mais importantes. Sejam aplicações comerciais ou pesquisas acadêmicas, a proteção de segurança e privacidade do modelo será um indicador -chave para medir seu sucesso. Portanto, desenvolvedores e instituições de pesquisa precisam continuar investindo recursos para promover avanços nas tecnologias relacionadas para lidar com as mudanças de ameaças à segurança.
Em geral, a pesquisa do Google DeepMind não apenas revela os riscos potenciais de grandes modelos de idiomas, como o ChatGPT em termos de segurança de dados, mas também fornece orientações importantes para o desenvolvimento futuro do modelo. Ao melhorar os testes de proteção e segurança da privacidade, os desenvolvedores podem enfrentar melhor os desafios e garantir a segurança e a confiabilidade dos modelos em uma ampla gama de aplicativos.