Il red teaming nell’intelligenza artificiale si sta dimostrando efficace nel rilevare vulnerabilità di sicurezza che altri approcci non riescono a individuare, proteggendo le aziende di IA da potenziali utilizzi impropri dei loro modelli.
La scorsa settimana, Anthropic ha pubblicato le sue linee guida sul red teaming nell’intelligenza artificiale, unendosi a altri importanti attori del settore come Google, Microsoft, NIST, NVIDIA e OpenAI, che hanno anch’essi rilasciato framework simili. Tuttavia, l’approccio di Anthropic sembra essere più completo, integrando un approccio umano nel mezzo insieme a metodi per favorire la condivisione di conoscenze in tempo reale tra i team red.
Tutti questi framework hanno come obiettivo comune quello di identificare e colmare le crescenti lacune di sicurezza nei modelli di intelligenza artificiale, una preoccupazione crescente per legislatori e policy maker che spingono per un’IA più sicura, protetta e affidabile.
L’ordine esecutivo 14110 del presidente Biden, pubblicato nel 2018, sottolinea l’importanza di linee guida appropriate per consentire ai sviluppatori di testare i modelli di IA attraverso il red teaming, garantendo sistemi sicuri e affidabili.
Recentemente, il NIST ha pubblicato due bozze di pubblicazioni per gestire i rischi legati all’IA generativa, integrandole con il AI Risk Management Framework e il Secure Software Development Framework.
Il red teaming è una tecnica interattiva che simula attacchi vari e imprevedibili per testare i modelli di IA, evidenziando punti di forza e debolezza. Questo è particolarmente complesso per i modelli generativi, che imitano contenuti umani su larga scala e possono essere vulnerabili a bias indesiderati e abusi.
Anthropic sottolinea l’importanza di metodi sistematici e standardizzati per il red teaming, enfatizzando che la mancanza di standard ha rallentato i progressi in questo campo. Il loro approccio include l’impiego di esperti specifici del dominio, l’utilizzo di modelli linguistici, nuove modalità di red teaming e il crowdsourcing per testare la sicurezza dei modelli.
Automatizzare il red teaming è cruciale per affrontare l’evoluzione rapida degli attacchi contro i modelli di IA. Integrare l’intuizione umana con test automatizzati aiuta a identificare e correggere vulnerabilità, garantendo la sicurezza e la protezione dei modelli.