Intrăm oare într-o nouă eră în care inteligența artificială (AI) nu doar că înțelege preferințele noastre, dar ne și protejează identitățile digitale? În acest articol, încercam să atingem cum AI-ul generativ multimodal conduce mișcarea către experiențe personalizate și adaptabile, întărind în același timp măsurile de securitate pentru a proteja împotriva abuzurilor.
Suntem martorii unei creșteri fără precedent a capacităților AI-ului generativ multi-modal. Unelte de uz general masiv, precum Midjourney și ChatGPT au atras cea mai mare atenție printre consumatorii care explorează AI-ul generativ. AI-ul multi-modal valorifică diverse tipuri de date - text, imagini și sunet - pentru a genera rezultate care transcend sistemele tradiționale mono-modale.
Deopotrivă, utilizarea AI-ul pentru a oferi experiențe personalizate și adaptabile implică o responsabilitate mare privind asigurarea securitatea acestor sisteme.
Modelele open-source se dezvoltă rapid și le depășesc deja pe cele closed loop de top în anumite sarcini. Modelele open-source precum Meta LLaMA2 70B, Mixtral 8x7B, Yi 34B sau Falcon 180B oferă oportunități imense pentru inovație, dar prezintă și riscuri dacă nu sunt gestionate corect.
Succesul constă în dezvoltarea sistemelor AI care se adaptează și personalizează. Acesta nu este un proces static! Implică pre-training continuu și fine-tuning pentru a se potrivi nevoilor fiecărui utilizator. Ne îndreptăm către un viitor în care AI-ul înțelege contextul și livrează conținut personalizat cu precizie.
Modelele AI sunt acum capabile să învețe din date multi-modale, permițându-le să înțeleagă cereri complexe ale utilizatorilor și să ofere răspunsuri personalizate.
Potențialul AI-ului este imens. Are puterea nu doar de a înțelege nuanțele limbajului uman, dar și de a genera și recomanda conținut într-un mod personalizat, adaptat preferințelor fiecărui individ. Acesta nu este un vis îndepărtat, ci o realitate tangibilă cu modele precum GPT-3, GPT-4 și nu numai, care oferă interacțiuni nuanțate și conștiente de context.
Totuși, evidențierea și valorificarea acestui potențial necesită un echilibru atent. Preocupările etice nu pot fi considerate ulterior. Potențialul de abuz și impactul social ale personalizării AI-urilor trebuie abordate în mod pro-activ. De asemenea, reglementările vor trebui să țină pasul, pe măsură ce utilizarea GenAI se extinde la mai multe domenii. În plus, deși este încă un concept în curs de emergență, polițele de asigurare pentru "halucinațiile" AI-urilor sau altfel spus erorile de output, în combinație cu reglementările, vizează protejarea împotriva naturii imprevizibile a conținutului generat de AI.
În mediile importante pentru afaceri sau care interacționează direct cu clienții, halucinațiile AI reprezintă un risc sever. Generarea Augmentată prin Recuperare (RAG - Retrieval-Augmented Generation) prezintă o soluție viabilă pentru a atenua astfel de riscuri, având un impact semnificativ asupra integrării AI-ului în întreprinderi.
RAG combină generarea de text cu recuperarea informațiilor pentru a îmbunătăți acuratețea și relevanța conținutului generat de AI. Permițând Modelelor de Limbaj de Dimensiuni Mari (LLMs) să extragă din baze de date externe, RAG facilitează răspunsuri îmbogățite contextual și precise din punctul de vedere al datelor. Neavând necesități precum a stoca toate cunoștințele direct în LLM, acesta reduce, de asemenea, dimensiunea modelului, îmbunătățind eficiența operațională și costurile computaționale.
Nu putem ignora elefantul din cameră: implicațiile etice ale AI-ului. Acest lucru include protejarea împotriva abuzului și certitudinea că AI-ul nu perpetuează prejudecăți sau încalcă intimitatea. AI-ul etic nu este opțional, ci este o componentă fundamentală a viitorului AI-ului.
Următorul exemplu este conceput exclusiv în scopuri educaționale, având ca scop facilitarea învățării și îmbunătățirea cunoștințelor fără nicio intenție sau aplicație comercială.
Conceptul de prompturi pentru deblocarea ChatGPT a apărut ca o modalitate de a naviga în jurul acestor restricții și de a debloca întregul potențial al modelului AI. Prompturile de jailbreak sunt intrări special concepute care vizează să ocolească sau să anuleze limitările implicite impuse de ghidurile și politicile OpenAI.
OpenAI și alte organizații își rafinează constant modelele și politicile pentru a aborda provocările și considerațiile etice asociate cu jailbreakingul.
Impacturile asupra securității sunt de asemenea cruciale. Sistemele trebuie proiectate astfel încât să fie rezistente împotriva atacurilor și să protejeze datele utilizatorilor. Reglementările joacă un rol cheie aici, oferind un cadru în care putem inova în siguranță.
Shadow IT este un fenomen bine cunoscut, dar corespondentul său, Shadow AI, s-ar putea să nu fie la fel de recunoscut. Tehnologiile AI generative fiind ușor accesibile prin orice browser web standard, Shadow AI devine un trend din ce în ce mai prevalent.
Datele odată integrate în modelele publice devin immutable!
Pentru a combate creșterea Shadow AI-ului, organizațiile trebuie să gestioneze proactiv accesul, să articuleze și să impună aderența politicilor stabilite și să investească în educarea și formarea forței de muncă. Aceste măsuri sunt pași cruciali pentru implementarea imediată în scopul de a atenua riscurile asociate cu utilizarea neautorizată a AI-ului.
Am explorat interacțiunea delicată între personalizarea susținută de AI și securitate. De la ascensiunea AI-ului generativ multi-modal la procesul complex de pre-training și fine-tuning, călătoria noastră a încercat să evidențieze atât potențialul, cât și precauțiile necesar de luat în acest context marcat de prezența inteligenței artificiale.
de Ovidiu Mățan
