Neseniai buvo pristatytas revoliucingas automatizavimo karkasas, vadinamas PyRIT, kuris padės nustatyti pavojus generatyviniuose dirbtinio intelekto (AI) darbuose. PyRIT tapo patikimu įrankiu tiek saugumo specialistams, tiek mašininio mokymosi inžinieriams atskleisti potencialius savo generatyvinių AI sistemų pažeidžiamumus.
Nors „Microsoft“ ekspertai aktyviai įvertino klasikines AI sistemas ir tradicines programas, jie pastebėjo, kad generatyvinių AI sistemų vertinimas pristato aiškiai apibrėžtą iššūkių rinkinį. Skirtingai nei jų analogai, generatyviniams AI sistemoms reikalingas ne tik saugumo rizikų išsami vertinimas, bet ir atsakingo AI naudojimo rizikų vertinimas.
Vienas iš pagrindinių PyRIT pranašumų yra galimybė vienu metu spręsti tiek saugumo, tiek atsakingo AI rizikos klausimus. Tradicinės programinės įrangos red-teamingas daugiausia yra nukreiptas į saugumo nesėkmes atpažįstant, tuo tarpu generatyvinio AI red-teamingas apima platesnį mastą, įvertinant etinius aspektus ir atsakingą dirbtinio intelekto naudojimą.
Kitas svarbus aspektas, susijęs su generatyvinių AI sistemų, yra jų probabilistinė prigimtis, kuri išskiria jas nuo tradicinio red-teamingo. Skirtingai nei įprasta programinė įranga, kur atliekant tą pačią ataką gaunamas prognozuojamas rezultatas, generatyvinės AI sistemos gali gauti skirtingas išvestis iš to paties įvesties. Toks neprognozuojamumas kyla iš įvairių išplėtinėjimo įskiepių, kuriuos naudoja generatyvinių AI modeliai.
Generatyvinių AI sistemų architektūra yra labai įvairi, apimanti tiek atskirų programų, tiek integracijų su esamomis sistemomis. Ši kintamųjų įvedimo ir išvedimo modalumų įvairovė išplečia teikiant rizikos identifikavimo strategijas šioms įvairioms elementų grupėms, kuriant kompleksinius iššūkius red-teamingo procesui.
Siekiant supaprastinti ir pagreitinti generatyvinių AI sistemų red-teamingą, įsiterpia „Microsoft“ PyRIT automatizavimo karkasas. PyRIT buvo išbandytas ir patobulintas, siūlantis daugybę funkcijų, skirtų pagerinti jo veiksmingumą. Jis prisitaiko prie taktikos pagal atsakymus, gautus iš generatyvinių AI sistemų, nurodant sekantiems įvesties duomenims generavimą.
PyRIT sudaro penki pagrindiniai komponentai, kurie išplėto jo galimybes. Šie komponentai apima tikslus, duomenų rinkinius, išplėstinį įvertinimo variklį, išplėstinę atakos strategiją ir atmintį. Kiekvienas komponentas prisideda prie PyRIT gebėjimo tikrinti ir įvertinti generatyvines AI sistemas, optimizuojant potencialių rizikų aptikimą.
Išnaudojant PyRIT galią, praktikai generatyvinių AI srityje gali veiksmingai įveikti red-teamingo keliamus iššūkius. Su savo automatizavimo galimybėmis ir prisitaikančiomis strategijomis, PyRIT teikia tvirtą sprendimą išsamiam įvertinimui ir rizikų mažinimui generatyvinių AI sistemose.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe