Fünf wichtige Risiken durch große Sprachmodelle

Unternehmen und IT-Führungskräfte denken einerseits über das Potenzial nach, das die Technologie in Bereichen wie Kundenservice und Softwareentwicklung bieten kann, werden sich andererseits aber auch zunehmend der möglichen Nachteile und der Risiken bewusst, die es zu beachten gilt. Damit Unternehmen das Potenzial großer Sprachmodelle (LLM) nutzen können, müssen sie auch die versteckten Risiken einkalkulieren, die dem Geschäftsbetrieb schaden könnten.

WIE FUNKTIONIEREN GROSSE SPRACHMODELLE?

ChatGPT und andere generative KI-Tools werden von LLMs unterstützt. Sie arbeiten, indem sie künstliche neuronale Netze nutzen, um enorme Mengen an Textdaten zu verarbeiten. Nachdem das Modell Muster zwischen Wörtern und deren kontextbezogene Verwendung gelernt hat, kann es in natürlicher Sprache mit Benutzern interagieren. Einer der Hauptgründe für den bemerkenswerten Erfolg von ChatGPT ist die Fähigkeit, Witze zu machen, Gedichte zu schreiben und generell auf eine Weise zu kommunizieren, die kaum von einem echten Menschen zu unterscheiden ist. Die in Chatbots wie ChatGPT verwendeten LLM-gestützten generativen KI-Modelle funktionieren wie superstarke Suchmaschinen und nutzen die erlernten Daten, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in menschenähnlicher Sprache zu erledigen. Ob es sich um öffentlich zugängliche Modelle oder um proprietäre Modelle handelt, die intern in einem Unternehmen verwendet werden: LLM-basierte generative KI kann Unternehmen bestimmten Sicherheits- und Datenschutzrisiken aussetzen.

FÜNF WICHTIGE RISIKEN DURCH GROSSE SPRACHMODELLE

Übermäßige Weitergabe sensibler Daten: LLM-basierte Chatbots sind nicht besonders gut darin, Geheimnisse zu bewahren oder zu vergessen. Das bedeutet, dass alle Daten, die Sie eingeben, vom Modell übernommen und anderen zur Verfügung gestellt oder zumindest zum Training zukünftiger LLM-Modelle verwendet werden könnten.

Urheberrechtliche Herausforderungen: LLMs werden mit riesigen Datenmengen trainiert. Diese Informationen werden jedoch häufig ohne ausdrückliche Zustimmung des Rechteinhabers aus dem Internet bezogen. Bei fortgesetzter Nutzung können potenzielle Urheberrechtsprobleme entstehen.

Unsicherer Code: Entwickler greifen zunehmend auf ChatGPT und ähnliche Tools zurück, um ihre Markteinführungszeiten zu verkürzen. Theoretisch können diese Tools dabei helfen, indem sie Code-Snippets und sogar ganze Softwareprogramme schnell und effizient erstellen. Sicherheitsexperten warnen jedoch davor, dass dies auch Sicherheitslücken schaffen kann.

Hacking des LLM selbst: Unbefugter Zugriff auf LLMs und deren Manipulation können Hackern eine Reihe von Möglichkeiten eröffnen, böswillige Aktivitäten durchzuführen, wie etwa das Modell durch Prompt-Injection-Angriffe dazu zu bringen, sensible Informationen preiszugeben oder andere Handlungen auszuführen, die eigentlich unterbunden werden sollten.

Datenverletzung beim KI-Anbieter: Es besteht immer die Möglichkeit, dass die Daten eines Unternehmens, das KI-Modelle entwickelt, selbst verletzt werden – etwa wenn Hacker Trainingsdaten stehlen, die sensible private Informationen enthalten könnten. Dasselbe gilt für Datenlecks.

Was getan werden muss, um Risiken zu minimieren:

Datenverschlüsselung und Anonymisierung: Verschlüsseln Sie Daten, bevor Sie sie mit LLMs teilen, um sie vor neugierigen Blicken zu schützen, und ziehen Sie Anonymisierungstechniken in Betracht, um die Privatsphäre identifizierbarer Personen in Datensätzen zu wahren. Datenbereinigung kann dasselbe Ziel erreichen, indem sensible Details aus den Trainingsdaten entfernt werden, bevor sie in das Modell gelangen.

Erweiterte Zugriffskontrollen: Starke Passwörter, Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und Richtlinien zur minimalen Rechtevergabe (Least Privilege) tragen dazu bei, sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen Zugriff auf das generative KI-Modell und die Backend-Systeme haben.

Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen: Dies kann dazu beitragen, Sicherheitslücken in Ihren IT-Systemen aufzudecken, die sich auf das LLM und die generativen KI-Modelle, auf denen es aufbaut, auswirken könnten.

Implementierung von Notfallplänen: Ein gut geprobter und solider Notfallplan hilft Ihrem Unternehmen, schnell zu reagieren, um etwaige Verletzungen einzudämmen, zu beheben und sich davon zu erholen.

Prüfung aller Details der LLM-Anbieter: Wie bei allen Lieferanten sollten Sie prüfen, ob das Unternehmen, das das LLM bereitstellt, die Best Practices der Branche im Bereich Datensicherheit und Datenschutz anwendet. Stellen Sie sicher, dass es klare Erklärungen darüber gibt, wo Benutzerdaten verarbeitet und gespeichert werden und ob sie zum Training des Modells verwendet werden. Wie lange werden die Daten aufbewahrt? Werden die Daten an Dritte weitergegeben? Kann die Einstellung zur Nutzung Ihrer Daten für Trainingszwecke geändert werden?

Sicherstellung strenger Sicherheitsmaßnahmen durch Entwickler: Wenn Ihre Entwickler LLMs zur Code-Erstellung nutzen, stellen Sie sicher, dass sie Richtlinien wie Sicherheitstests und Peer-Reviews einhalten, um das Risiko zu verringern, dass Fehler in die Produktion gelangen.

Nachrichtenquelle: 12punto