La personalizzazione degli LLM può minare la sicurezza, secondo gli esperti
L’espansione e l’evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno portando molte aziende a personalizzare questi potenti strumenti per applicazioni specifiche, anche per eliminare risposte e pregiudizi problematici. Sebbene i fornitori di LLM promuovano attivamente la personalizzazione per migliorare le prestazioni e ridurre i rischi, recenti ricerche suggeriscono che potrebbe esserci un rovescio della medaglia.
Risultati allarmanti sul tuning degli LLM
Uno studio collaborativo di Princeton University, Virginia Tech e IBM Research ha evidenziato una potenziale insidia nella personalizzazione degli LLM. Sorprendentemente, hanno rilevato che il processo di messa a punto potrebbe, involontariamente, compromettere le difese integrate contro la generazione di contenuti pericolosi, rendendo inutile l’intero esercizio.
Il pericolo non si limita a possibili attacchi esterni. Gli stessi sviluppatori benintenzionati potrebbero, senza saperlo, rendere i loro modelli vulnerabili durante la fase di messa a punto.
Un panorama di sfide per i modelli linguistici
Per contrastare risposte indesiderate e potenzialmente dannose, gli sviluppatori di LLM investono molto nel cosiddetto “allineamento alla sicurezza”. Nonostante questi sforzi, i modelli possono ancora essere indotti a produrre output dannosi attraverso tecniche sofisticate.
Parallelamente, i principali fornitori di LLM, come Meta Platforms (società madre di Facebook) e OpenAI, stanno incoraggiando attivamente la personalizzazione dei loro modelli. Ma, secondo il nuovo studio, una volta personalizzati, questi modelli potrebbero non mantenere lo stesso livello di sicurezza.
Una finestra di opportunità per gli aggressori
Durante le loro indagini, i ricercatori hanno esplorato vari scenari in cui la sicurezza degli LLM potrebbe essere compromessa. Si sono concentrati su Llama 2 di Meta e GPT-3.5 Turbo di OpenAI.
Una delle scoperte più inquietanti riguarda il “few-shot learning”. Questa capacità, sebbene vantaggiosa, potrebbe diventare un tallone d’Achille, permettendo a malintenzionati di manipolare i modelli a fini nefasti.
I rischi della messa a punto
I ricercatori hanno anche identificato un metodo di “attacco con cambio di identità”, che indirizza il modello verso una conformità incondizionata con l’utente, mettendo potenzialmente a rischio la sicurezza. Questi attacchi possono essere particolarmente subdoli, poiché possono non apparire immediatamente dannosi.
Ancora più preoccupante è la scoperta che, in alcuni casi, la semplice personalizzazione dei dati apparentemente innocui può indebolire le difese di un LLM.
Il cammino verso la sicurezza nell’era dei LLM
Prima della pubblicazione, i risultati sono stati condivisi con OpenAI, permettendo loro di prendere le dovute precauzioni. Come soluzione, gli autori suggeriscono di adottare tecniche di allineamento più robuste e di implementare misure di moderazione più avanzate. L’introduzione di pratiche di verifica della sicurezza per modelli personalizzati potrebbe essere essenziale per garantire la fiducia e la sicurezza nel crescente mercato degli LLM.
