How to Red Team a Gen AI Model

  • Chính phủ khắp thế giới đang hướng đến giải pháp "red teaming" để quản lý rủi ro của AI tạo sinh.
  • Quy định mới từ chính quyền Biden yêu cầu các mô hình AI tạo sinh cao rủi ro phải trải qua "red teaming", một phương pháp thử nghiệm để tìm lỗi và điểm yếu trong hệ thống AI.
  • Red teaming là cách hiệu quả để phát hiện và quản lý rủi ro của AI tạo sinh, nhưng việc triển khai thực tế gặp nhiều trở ngại như xác định rõ ràng nhiệm vụ của red team và chuẩn hóa cách thức kiểm tra.
  • Mỗi mô hình AI có mặt phẳng tấn công, điểm yếu và môi trường triển khai khác nhau, làm cho mỗi nỗ lực red teaming không giống nhau.
  • Bài viết chia sẻ kinh nghiệm red teaming cho các hệ thống AI tạo sinh khác nhau của công ty luật Luminos.Law, chuyên quản lý rủi ro AI.
  • Không có đồng thuận rõ ràng về việc red teaming AI tạo sinh nghĩa là gì trong thực hành, mặc dù nhiều công ty công nghệ lớn đã công khai áp dụng phương pháp này.
  • Red teaming AI tạo sinh khác biệt so với red teaming các hệ thống phần mềm khác, do AI tạo sinh tạo ra nội dung cho người dùng.
  • Rủi ro do AI tạo sinh gây ra khác biệt về quy mô và phạm vi so với các hình thức AI khác.
  • Công ty cần xác định red team nội bộ hay bên ngoài, dựa trên mức độ rủi ro của từng mô hình.
  • Các mục tiêu suy giảm (degradation objectives) cần được xác định rõ ràng để hướng dẫn nỗ lực red teaming.
  • Red teaming cần có chiến lược tấn công hiệu quả, bao gồm cả tấn công thủ công và tự động, cùng với việc lưu lại kết quả kiểm tra một cách có hệ thống.
  • Việc đối phó với những điểm yếu phát hiện ra là một phần quan trọng nhưng thường bị bỏ qua trong quá trình red teaming.

📌 Red teaming đang trở thành phương pháp chủ đạo mà chính phủ và các công ty lớn áp dụng để quản lý rủi ro của AI tạo sinh. Mặc dù có nhiều thách thức trong việc triển khai, nhưng các bước tiếp cận đa dạng và phương pháp tấn công sáng tạo đã được thực hiện. Công ty luật Luminos.Law, chuyên quản lý rủi ro AI, cung cấp cái nhìn chi tiết về cách thức triển khai red teaming hiệu quả, bao gồm việc xác định rõ ràng mục tiêu suy giảm, tùy chỉnh đội ngũ red team và phát triển các chiến lược tấn công cả thủ công và tự động. Việc ghi chép kỹ lưỡng và xác định phương pháp xử lý điểm yếu cũng là những yếu tố quan trọng trong quá trình này.

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo