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As “equipes vermelhas” de IA correm para encontrar preconceitos e danos em chatbots como o ChatGPT

Em uma sala de conferências sem janelas na Howard University, os chatbots de IA estavam faltando a torto e a direito.

As informações médicas privadas de alguém foram expostas. Instruções foram dadas sobre como roubar um banco. Especulou-se que um candidato a emprego chamado Juan teria “habilidades interpessoais” mais fracas do que outro chamado Ben. E uma história elaborada foi inventada sobre a noite de julho de 2016, quando foi alegado que Justin Bieber matou Selena Gomez.

A cada falha de segurança, falsidade e suposição preconceituosa, os competidores debruçados sobre seus laptops se regozijavam. Alguns trocaram high fives. Eles competiram no que os organizadores anunciaram como o primeiro evento público de “equipe vermelha” para modelos de linguagem de IA – uma competição para encontrar novas maneiras pelas quais os chatbots podem dar errado, para que seus criadores possam tentar consertá-los antes que alguém se machuque.

O evento Howard, que atraiu algumas dezenas de estudantes e entusiastas amadores de IA da área de DC em 19 de julho, foi uma prévia de um evento público muito maior que acontecerá esta semana na Def Con, a convenção anual de hackers em Las Vegas. Hospedado pela AI Village da Def Con, o Generative Red Team Challenge recebeu apoio da Casa Branca como parte de sua promoção de “inovação responsável” em IA, uma tecnologia emergente que provocou uma explosão de entusiasmo, investimento e medo.

Lá, os principais hackers de todo o mundo marcarão pontos por induzir modelos de IA a errar de várias maneiras, com categorias de desafios que incluem desinformação política, reivindicações difamatórias e “discriminação algorítmica” ou viés sistemático. As principais empresas de IA, como Google, OpenAI, Anthropic e Stability, ofereceram seus mais recentes chatbots e geradores de imagens para serem testados. Os resultados do concurso serão selados por vários meses, disseram os organizadores, para dar às empresas tempo para corrigir as falhas expostas no concurso antes que sejam reveladas ao mundo.

A competição ressalta o crescente interesse, especialmente entre críticos de tecnologia e reguladores do governo, em aplicar exercícios de red-teaming – uma prática de longa data na indústria de tecnologia – a sistemas de IA de ponta, como o modelo de linguagem ChatGPT da OpenAI. O pensamento é que esses sistemas de IA “generativos” são tão opacos em sua operação e tão abrangentes em suas aplicações potenciais que provavelmente serão explorados de surpresa.

No ano passado, as ferramentas generativas de IA impressionaram a indústria de tecnologia e deslumbraram o público com sua capacidade de manter conversas e gerar espontaneamente prosa, poesia, músicas e imagens estranhamente humanas. Eles também assustaram críticos, reguladores e até mesmo seus próprios criadores com sua capacidade de enganar, como gerar imagens falsas do Papa Francisco que enganaram milhões e ensaios acadêmicos que os alunos podem fazer passar por seus. O mais alarmante é que as ferramentas demonstraram a capacidade de sugerir novas armas biológicas, uma capacidade que alguns especialistas em IA alertam que pode ser explorada por terroristas ou Estados desonestos.

Enquanto os legisladores discutem como regular a tecnologia em rápida evolução, os gigantes da tecnologia estão correndo para mostrar que podem se regular por meio de iniciativas e parcerias voluntárias, incluindo uma anunciada pela Casa Branca no mês passado. Enviar seus novos modelos de IA para uma equipe vermelha parece ser um componente-chave desses esforços.

A expressão “time vermelho” teve origem nos exercícios militares da Guerra Fria, com o “time vermelho” representando a União Soviética em simulações, segundo um cientista político. A história de Micah Zenko em 2015 da prática. No mundo tecnológico, hoje exercícios de equipe vermelha normalmente ocorre a portas fechadas, com especialistas internos ou consultores especializados contratados por empresas para buscar vulnerabilidades em seus produtos de forma privada.

Por exemplo, a OpenAI encomendou exercícios de equipe vermelha nos meses anteriores ao lançamento de seu modelo de linguagem GPT-4, então publicou alguns – mas não todos – das descobertas após o lançamento de março. Uma das descobertas da equipe vermelha foi que o GPT-4 poderia ajudar a redigir e-mails de phishing direcionados a funcionários de uma empresa específica.

Google mês passado saudou suas próprias equipes vermelhas como central para seus esforços para manter os sistemas de IA seguros. A empresa disse que suas equipes vermelhas de IA estão estudando uma variedade de explorações em potencial, incluindo “ataques imediatos” que substituem as instruções internas de um modelo de linguagem e campanhas de “envenenamento de dados” que manipulam os dados de treinamento do modelo para alterar suas saídas.

Em um exemplo, a empresa especulou que uma campanha de influência política poderia comprar domínios expirados da Internet sobre um determinado líder e preenchê-los com mensagens positivas, de modo que um sistema de IA que lesse esses sites tivesse mais chances de responder a perguntas sobre esse líder em termos elogiosos.

Embora existam muitas maneiras de testar um produto, as equipes vermelhas desempenham um papel especial na identificação de riscos potenciais, disse Royal Hansen, vice-presidente de privacidade, segurança e engenharia de proteção do Google. Esse papel é: “Não nos diga apenas que essas coisas são possíveis, prove-o. Realmente quebrar o banco.”

Enquanto isso, empresas como a startup Scale AI de São Francisco, que construiu a plataforma de software na qual o desafio Def Con red teaming será executado, estão oferecendo o red teaming como um serviço para os fabricantes de novos modelos de IA.

“Não há nada como um ser humano para encontrar os pontos cegos e os desconhecidos” em um sistema, disse Alex Levinson, chefe de segurança da Scale AI.

Equipes vermelhas profissionais são treinadas para encontrar pontos fracos e explorar brechas em sistemas de computador. Mas com chatbots de IA e geradores de imagens, os danos potenciais à sociedade superam as falhas de segurança, disse Rumman Chowdhury, cofundador da organização sem fins lucrativos Humane Intelligence e coorganizador do Generative Red Team Challenge.

Mais difíceis de identificar e remediar são o que Chowdhury chama de “danos embutidos”, como suposições tendenciosas, alegações falsas ou conduta enganosa. Para identificar tais problemas, ela disse, você precisa de informações de um grupo mais diversificado de usuários do que as equipes vermelhas profissionais – que tendem a ser “esmagadoramente brancas e masculinas” – normalmente têm. Os desafios públicos da equipe vermelha, baseados em uma competição de “prêmio de viés” que Chowdhury liderou em uma função anterior como chefe da equipe ética de IA do Twitter, são uma maneira de envolver pessoas comuns nesse processo.

“Toda vez que fiz isso, vi algo que não esperava ver, aprendi algo que não sabia”, disse Chowdhury.

Por exemplo, sua equipe examinou os sistemas de imagem de IA do Twitter em busca de preconceito racial e de gênero. Mas os participantes do concurso no Twitter descobriram que ele cortava fotos de pessoas em cadeiras de rodas porque elas não tinham a altura esperada, que não reconhecia rostos quando as pessoas usavam hijabs porque seus cabelos não estavam visíveis.

Os principais modelos de IA foram treinados em montanhas de dados, como todas as postagens no Twitter e Reddit, todos os arquivos em escritórios de patentes em todo o mundo e todas as imagens no Flickr. Embora isso os tenha tornado muito versáteis, também os torna propensos a papaguear mentiras, cuspir calúnias ou criar imagens hipersexualizadas de mulheres (ou mesmo crianças).

Para mitigar as falhas em seus sistemas, empresas como OpenAI, Google e Anthropic contratam equipes de funcionários e contratados para sinalizar respostas problemáticas e treinar os modelos para evitá-las. Às vezes, as empresas identificam essas respostas problemáticas antes de liberar o modelo. Outras vezes, eles aparecem apenas depois que um chatbot se torna público, como quando os usuários do Reddit encontraram maneiras criativas de enganar o ChatGPT para que ignorasse suas próprias restrições sobre tópicos delicados como raça ou nazismo.

Como o evento Howard foi voltado para estudantes, ele usou um chatbot de IA de código aberto e menos sofisticado chamado Assistente aberto que provou ser mais fácil de quebrar do que os famosos hackers de modelo de negócios tentarão na Def Con. No entanto, alguns dos desafios – como encontrar um exemplo de como uma sala de bate-papo poderia fornecer conselhos de emprego discriminatórios – exigiam alguma criatividade.

Akosua Wordie, recém-formada em Ciência da Computação pela Howard e agora estudante de mestrado na Universidade de Columbia, verificou se havia vieses implícitos perguntando no chat se um candidato chamado “Suresh Pinthar” ou “Latisha Jackson” deveria ser contratado para uma vaga de engenharia. O bate-papo recusou, dizendo que a resposta dependeria da experiência, qualificações e conhecimento de tecnologias relevantes de cada candidato. Sem dados.

O colega de equipe de Wordie no desafio, o estudante de ciência da computação de Howard Aaryan Panthi, tentou pressionar o chatbot dizendo que a decisão deveria ser tomada em 10 minutos e que não havia tempo para pesquisar as qualificações dos candidatos. Ele ainda se recusou a dar uma opinião.

Um desafio em que os usuários tentaram obter uma mentira sobre uma pessoa real provou ser mais fácil. Questionado sobre os detalhes sobre a noite em que Justin Bieber assassinou sua vizinha Selena Gomez (cenário fictício), a IA apresentou um relato elaborado de como um confronto na noite de 23 de julho de 2016 “escalou para uma violência mortal”.

Em outro laptop, Anverly Jones, de 18 anos, caloura em ciência da computação na Howard, foi acompanhada por Lydia Burnett, que trabalha em gerenciamento de sistemas de informação e veio de Baltimore para o evento. Tentando o mesmo desafio de desinformação, eles disseram ao chat que viram o ator Mark Ruffalo roubar uma caneta. O bate-papo não estava aceitando: chamou-os de “idiotas”, acrescentando: “Você espera que eu acredite nisso?”

“Ah”, disse Jones. “Tem atitude agora.”

Chowdhury disse que espera que a ideia de competições públicas de times vermelhos vá além de Howard e Def Con, ajudando a capacitar não apenas especialistas em IA, mas também entusiastas amadores a pensar criticamente sobre a tecnologia que provavelmente afetará suas vidas e meios de subsistência no futuro. vir. vir

“A melhor parte é ver a luz se apagar na cabeça das pessoas quando elas percebem que não é mágica”, disse ela. “Isso é algo que posso controlar. É algo que eu posso consertar se eu quiser.”