Ce que Microsoft a appris en développant des applications d'intelligence artificielle

Leçons que vous trouverez précieuses de la part de Microsoft

L'équipe Red Team d'Intelligence Artificielle de Microsoft a publié un article révolutionnaire intitulé "Leçons tirées du red teaming de 100 produits d'intelligence artificielle générative" (https://lnkd.in/dGxsydwF)

🌎 En tirant parti de leur expérience étendue, ils ont distillé huit leçons cruciales pour améliorer la sécurité et la sûreté des systèmes d'intelligence artificielle générative :

1. Comprenez ce que le système peut faire et où il est appliqué.
2. Vous n'avez pas besoin de calculer les gradients pour compromettre un système d'intelligence artificielle.
3. Le red teaming d'intelligence artificielle n'est pas une évaluation de référence de sécurité.
4. L'automatisation peut aider à couvrir une plus grande partie du paysage des risques.
5. L'élément humain du red teaming d'intelligence artificielle est crucial.
6. Les dommages causés par l'intelligence artificielle responsable sont omniprésents mais difficiles à mesurer.
7. Les modèles de langage grandeur nature (LLM) amplifient les risques de sécurité existants et en introduisent de nouveaux.
8. Le travail de sécurisation des systèmes d'intelligence artificielle ne sera jamais terminé.

📌 Faites la distinction entre le red teaming et l'évaluation de référence de sécurité - Le red teaming implique la simulation d'attaques du monde réel pour découvrir les vulnérabilités, tandis que l'évaluation de référence de sécurité évalue les performances par rapport à des normes prédéfinies.

🤖 Utilisez l'automatisation - L'utilisation d'outils comme PyRIT peut aider à couvrir un paysage de risques plus large de manière plus efficace.

👭 Le jugement humain est irremplaçable - Même si l'automatisation aide au processus, l'expertise humaine est essentielle pour les évaluations et la prise de décision nuancées.

💭 Les dommages causés par l'intelligence artificielle responsable sont complexes - L'identification et la mesure des dommages nécessitent une considération attentive, car ils peuvent être omniprésents mais subtils.

👉 Les LLM introduisent de nouveaux défis de sécurité - Les modèles de langage grandeur nature peuvent amplifier les risques existants et présenter des risques nouveaux, nécessitant une vigilance continue.

👉 La sécurité est un processus en cours - Assurer la sécurité des systèmes d'intelligence artificielle est un effort continu, exigeant des mises à jour et des évaluations régulières.

📜 Cet article est une lecture obligatoire pour les praticiens de l'intelligence artificielle qui cherchent à renforcer leurs systèmes contre les menaces émergentes.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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