Künstliche Intelligenz ist seit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI ein Thema, das kontroverse Meinungen verursacht. Einige feiern die Technologie als Durchbruch, andere begegnen ihr mit Skepsis. Andrej Karpathy, ein Gründungsmitglied von OpenAI, hat sich in seinem neuesten YouTube-Video mit den weniger beleuchteten und unangenehmen Aspekten der KI beschäftigt. Er spricht über Sicherheitsrisiken für Nutzer von Large Language Models (LLMs) und erläutert, wie nah die Bedrohungen für unsere digitale Sicherheit sind. In diesem Beitrag fassen wir die Highlights seines Vortrags zusammen.
Andrej Karpathy, bekannt für seine Arbeit in den Bereichen Deep Learning und Künstliche Intelligenz, ist als Mitbegründer von OpenAI eine Schlüsselfigur bei der Entwicklung von Chat-GPT. In seinem Video spricht er über spezifische Sicherheitsrisiken, die für viele Benutzer und Unternehmen noch unsichtbar sind.
Prompt Injections
Prompt Injections in KI-Systemen, die Webinhale durchsuchen oder Bilder analysieren können, nutzen die Fähigkeit der KI, auf subtile Muster oder versteckte Informationen in Daten zu reagieren. Beispielsweise könnte eine Website so gestaltet sein, dass sie für das menschliche Auge normal aussieht, jedoch versteckte HTML-Kommentare oder spezifische Muster enthält, die von einer Maschine anders interpretiert werden können. Diese dienen folglich als Befehle oder Hinweise, um die KI in einer bestimmten Weise zu steuern, so dass das Ergebnis verfälscht wird.
Jailbreaks
Jailbreaks in LLMs sind eine besonders raffinierte Form der Manipulation. Benutzer umgehen durch geschickte Formulierung ihrer Fragen die programmierten Einschränkungen des Modells und verleiten es zu unerwünschten Antworten. Als Beispiel nennt Karpathy die Verwendung von Rollenspielen in Prompts, um an Informationen zu gelangen, die das Sprachmodell bei direkter Fragestellung nicht beantworten würde. So können durch kreative Frageformulierung die ethischen oder sicherheitstechnischen Grenzen von Sprachmodellen überwund en werden.
Data Poisoning und Backdrop-Angriffe
Beim Data Poisoning werden während des Modelltrainings absichtlich manipulierte Daten eingegeben. Backdrop-Angriffe nutzen die Unfähigkeit des Modells aus, zwischen zuverlässigen und unzuverlässigen Informationsquellen zu unterscheiden, was das Risiko von Fehlinformationen erhöht: Ein Angreifer bringt das Modell dazu, auf der Grundlage von Kontexten zu antworten, die mit einer versteckten Absicht entworfen wurden. So wird aus einer scheinbar harmlosen Anfrage, die jedoch bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen enthält, eine Antwort mit Informationen oder Inhalten, die normalerweise nicht preisgegeben würden.
Fazit
Proaktive Sicherheitsmaßnahmen sind entscheidend, um die Risiken von KI-Technologien zu minimieren und langfristige Einsparungen zu erzielen. Unternehmen, die maßgeschneiderte IT-Lösungen und umfassende Beratung benötigen, finden bei Anbietern wie dieser Unternehmenswebseite innovative und branchenspezifische Lösungen, die auf ihre individuellen Bedürfnisse abgestimmt sind.
