Искусственный интеллект и корейская культура: поиск скрытых рисков

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование представляет опыт создания специализированных данных для оценки безопасности генеративных моделей искусственного интеллекта в контексте корейской социокультурной специфики.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Представлен мультимодальный корейский датасет AssurAI и таксономия рисков для комплексной оценки безопасности генеративного ИИ.

Несмотря на стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта, оценка его безопасности часто ограничивается англоязычными данными, игнорируя социокультурные нюансы других языков. В статье ‘AssurAI: Experience with Constructing Korean Socio-cultural Datasets to Discover Potential Risks of Generative AI’ представлен новый мультимодальный корейский набор данных AssurAI и таксономия рисков, призванные выявлять специфические угрозы, актуальные для корейской культуры. Созданный с применением строгих процедур контроля качества, этот набор данных позволит более эффективно оценивать безопасность генеративных моделей для корейского сообщества. Способствует ли это создание локализованных наборов данных разработке более надежного и безопасного искусственного интеллекта в глобальном масштабе?

Неизбежность Старения: Риски Генеративного ИИ

Современные генеративные модели искусственного интеллекта, особенно большие языковые модели, демонстрируют беспрецедентный прогресс в области креативности. Эти системы способны генерировать текст, изображения, музыку и даже программный код, превосходя по качеству и реалистичности результаты, достижимые ранее. Благодаря глубокому обучению на огромных объемах данных, они осваивают сложные закономерности и стили, позволяя создавать оригинальный контент, имитирующий человеческое творчество. Этот стремительный рост возможностей открывает новые горизонты в различных областях — от искусства и развлечений до образования и научных исследований, представляя собой мощный инструмент для автоматизации творческих процессов и расширения человеческих возможностей.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, в частности, больших языковых моделей, сопряженное с беспрецедентными творческими возможностями, возникает ряд существенных рисков. Эти модели способны генерировать контент, представляющий угрозу для безопасности, включая разжигание ненависти, дезинформацию и материалы, нарушающие конфиденциальность. Особую обеспокоенность вызывает возможность автоматизированного создания и распространения ложных новостей, фейковых профилей в социальных сетях и персонализированных мошеннических схем. Кроме того, неконтролируемое использование этих технологий может привести к утечке личных данных и нарушению авторских прав, что требует разработки эффективных механизмов защиты и регулирования для минимизации потенциального вреда.

Существующие методы оценки безопасности генеративных моделей искусственного интеллекта зачастую страдают от недостаточной детализации и не учитывают специфику социокультурных контекстов, в которых эти модели функционируют. Проверка на наличие вредоносного контента или дезинформации, как правило, основывается на универсальных критериях, игнорируя нюансы языка, культурные нормы и исторические особенности различных регионов. В результате, модель, признанная безопасной в одном культурном контексте, может генерировать оскорбительный или вводящий в заблуждение контент в другом. Это особенно актуально для моделей, обученных на больших объемах данных из различных источников, где предвзятости и стереотипы могут быть унаследованы и усилены. Таким образом, необходима разработка более чувствительных и адаптивных методов оценки, учитывающих культурную специфику и контекст использования генеративных моделей.

AssurAI: Многомодальный Набор Данных для Оценки Безопасности

Набор данных AssurAI представляет собой важный ресурс для оценки безопасности генеративных моделей искусственного интеллекта, работающих с различными модальностями данных. Он охватывает текстовые, визуальные (изображения), видео- и аудиоматериалы, что позволяет всесторонне протестировать потенциальные риски, связанные с генерацией контента в каждой из этих областей. Оценка безопасности в различных модальностях необходима, поскольку уязвимости и нежелательные результаты могут проявляться по-разному в зависимости от типа входных и выходных данных. Набор данных позволяет разработчикам и исследователям выявлять и смягчать эти риски, обеспечивая более безопасное и ответственное использование генеративных моделей ИИ.

Набор данных AssurAI состоит из 11 480 примеров, что обеспечивает надежную основу для оценки безопасности генеративных моделей искусственного интеллекта. Такой объем данных позволяет проводить статистически значимые тесты и сравнивать различные модели по их способности избегать генерации небезопасного контента. Разнообразие примеров, включающих текст, изображения, видео и аудио, обеспечивает всестороннюю оценку безопасности в различных модальностях, а количественное значение объема данных служит основой для воспроизводимости и объективности оценки.

Набор данных AssurAI формировался с использованием комплексной методологии, включающей экспертную аннотацию, краудсорсинг и аугментацию данных. Эксперты обеспечивали высокую точность разметки, особенно в сложных и неоднозначных случаях. Краудсорсинг позволил масштабировать процесс аннотации и повысить разнообразие данных. Аугментация данных, включающая различные преобразования и вариации существующих примеров, была применена для увеличения объема набора данных и повышения его устойчивости к различным входным данным, что в итоге создает более надежный и сложный эталон для оценки безопасности генеративных моделей.

Набор данных AssurAI отличается от существующих решений акцентом на социально-культурный контекст Кореи. Это позволяет оценить риски и потенциальные проблемы безопасности генеративных моделей ИИ, специфичные для данного региона, такие как чувствительность к местным нормам, традициям и распространенным социальным явлениям. В отличие от наборов данных, разработанных с учетом преимущественно западных культурных норм, AssurAI предоставляет возможность выявления и смягчения рисков, которые могут быть не очевидны при тестировании моделей на данных, не учитывающих корейский контекст. Это особенно важно для моделей, предназначенных для использования в корейской среде или взаимодействующих с корейскими пользователями.

Для обеспечения надежности и согласованности меток в наборе данных AssurAI, проводилась строгая оценка согласованности между аннотаторами. Использовались стандартные метрики, такие как коэффициент Каппа Коэна и альфа Криппендорфа, для количественной оценки степени согласия между несколькими аннотаторами, независимо оценивающими одни и те же данные. Порог согласованности был установлен на уровне 0.8 для обеспечения высокой степени надежности и минимизации субъективности в процессе разметки. В случаях расхождений, проводилось обсуждение между аннотаторами для достижения консенсуса и корректировки меток, что гарантирует высокое качество и объективность данных для оценки безопасности генеративных моделей ИИ.

Зеркало Рисков: Гранулярная Таксономия ИИ

Таксономия рисков ИИ, разработанная параллельно с набором данных AssurAI, классифицирует 35 различных факторов риска, относящихся к генеративному ИИ. Данная классификация охватывает широкий спектр потенциальных угроз, включая, но не ограничиваясь, генерацию предвзятого или дискриминационного контента, распространение дезинформации, нарушение конфиденциальности данных и создание контента, способствующего незаконной деятельности. Каждый фактор риска определен и структурирован для обеспечения последовательной оценки и смягчения последствий в различных приложениях генеративного ИИ. Классификация включает в себя как технические аспекты, такие как уязвимости моделей, так и социальные последствия, такие как влияние на занятость и потенциальное усиление существующих социальных неравенств.

Данная таксономия рисков ИИ отличается от существующих подходов включением культурно-специфических рисков, выявленных посредством глубокого контекстуального анализа. В отличие от универсальных фреймворков, ориентированных на общие категории вреда, эта таксономия учитывает нюансы, связанные с конкретными культурными нормами, ценностями и социальными контекстами. Это достигается путем анализа данных, отражающих различные культурные перспективы, что позволяет идентифицировать риски, которые могут быть неочевидны или игнорироваться при использовании универсальных моделей оценки. В результате, таксономия обеспечивает более точную и всестороннюю оценку потенциального вреда, возникающего при применении генеративных моделей ИИ в различных культурных средах.

Таксономия рисков ИИ предоставляет структурированный подход к выявлению, оценке и смягчению потенциального вреда, возникающего при использовании различных приложений генеративного искусственного интеллекта. Она позволяет систематически идентифицировать источники риска, оценивать вероятность и степень их воздействия, а также разрабатывать стратегии по минимизации негативных последствий. Данный подход применим к широкому спектру сценариев, включая генерацию текста, изображений и другого контента, а также к системам, использующим ИИ для принятия решений и автоматизации процессов. Структурированный характер таксономии облегчает документирование рисков, отслеживание эффективности мер по их снижению и обеспечение соответствия нормативным требованиям.

Таксономия рисков, разработанная совместно с набором данных AssurAI, напрямую определяет процесс разметки данных. Каждый из 35 выделенных факторов риска используется в качестве критерия для оценки сгенерированного ИИ-контента. Разметчики, используя эту таксономию, последовательно идентифицируют и классифицируют потенциальные вредоносные проявления в текстах, изображениях и других форматах. Это обеспечивает согласованность и надежность оценок, а также позволяет количественно измерять различные типы рисков, связанных с генеративным ИИ, и использовать эти данные для обучения и улучшения моделей.

Суровое Испытание: Оценка с Продвинутыми Моделями Суждения

Для обеспечения всесторонней и масштабируемой оценки безопасности разрабатываемых моделей искусственного интеллекта используется специализированный набор данных AssurAI в сочетании с передовыми моделями суждения, такими как GPT-4o и GPT-5-mini. Этот подход позволяет автоматизировать процесс выявления потенциально опасного контента, значительно ускоряя и упрощая тестирование. Автоматизация, основанная на данных AssurAI и мощных моделях оценки, не только повышает эффективность контроля безопасности, но и обеспечивает более последовательные и объективные результаты, что особенно важно при оценке сложных и многогранных систем искусственного интеллекта.

Оценка безопасности текстовых моделей, проведённая с использованием набора данных AssurAI, выявила стабильные результаты в диапазоне от 3.3 до 3.9 баллов по шкале безопасности, усреднённые по четырем различным моделям. Низкий коэффициент вариации, не превышающий 9%, указывает на высокую согласованность оценок и надёжность предложенной системы оценки. Такая стабильность позволяет с уверенностью утверждать, что полученные результаты отражают реальные характеристики безопасности моделей и могут быть использованы для сравнения и улучшения их работы в области предотвращения генерации вредоносного контента. Представленная методика обеспечивает объективную и воспроизводимую оценку, что особенно важно для дальнейшего развития и внедрения безопасных языковых моделей.

Оценка возможностей Gemini 1.5 Flash в обработке изображений показала, что модель безопасно блокирует приблизительно 40% потенциально вредоносного контента. Данный результат свидетельствует о значительном прогрессе в разработке систем, способных автоматически выявлять и предотвращать распространение неприемлемых визуальных материалов. Эффективная фильтрация изображений имеет решающее значение для обеспечения безопасной среды в онлайн-пространстве, особенно учитывая растущую распространенность контента, генерируемого искусственным интеллектом. Способность модели идентифицировать и блокировать вредоносный контент демонстрирует её потенциал для использования в различных приложениях, включая социальные сети, платформы обмена сообщениями и системы контентной модерации.

Оценка безопасности видео, сгенерированных моделью Veo 2.0, показала, что приблизительно 15.8% потенциально вредоносного контента успешно блокируется. Данный показатель демонстрирует способность модели к фильтрации нежелательных материалов в видеопотоке, хотя и указывает на наличие пространства для дальнейшего улучшения в части повышения эффективности блокировки. Исследование выявило, что модель способна идентифицировать и предотвращать генерацию определённых типов контента, признанного небезопасным, что является важным шагом в обеспечении ответственной разработки и использования генеративных моделей видео. Результаты позволяют оценить базовый уровень безопасности Veo 2.0 и служат отправной точкой для разработки более совершенных механизмов защиты от генерации вредоносного видеоконтента.

Для всесторонней оценки безопасности моделей искусственного интеллекта применяются методы так называемого “red teaming” — активного поиска уязвимостей и потенциальных точек отказа. В рамках данного подхода, команда экспертов намеренно пытается спровоцировать нежелательное поведение модели, используя специально разработанные запросы и сценарии, имитирующие злонамеренные атаки или неожиданные ситуации. Целью является выявление слабых мест в системе безопасности, таких как способность генерировать оскорбительный контент, раскрывать конфиденциальную информацию или обходить установленные ограничения. Полученные данные позволяют разработчикам укрепить защиту моделей и повысить их устойчивость к различным видам угроз, гарантируя более безопасное и надежное использование технологий искусственного интеллекта.

В процессе оценки безопасности моделей искусственного интеллекта применяются методы обнаружения токсичного контента, которые автоматически выявляют оскорбительные или неприемлемые высказывания. Данные методы интегрированы в оценочный конвейер, позволяя оперативно маркировать и анализировать генерируемый контент на предмет наличия нежелательных элементов. Это обеспечивает более тщательную проверку и позволяет своевременно корректировать модели для предотвращения распространения вредоносной информации. Автоматизированное выявление токсичности существенно повышает эффективность оценки безопасности, позволяя обрабатывать большие объемы данных и выявлять даже скрытые проявления агрессии или предвзятости в ответах моделей.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что оценка безопасности генеративных моделей искусственного интеллекта требует учета культурных особенностей и специфики языка. Создание датасета AssurAI для корейского языка является важным шагом в преодолении ограничений существующих англоязычных наборов данных. Как некогда заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство открывать закономерности, скрытые в хаосе». Подобно тому, как математик ищет закономерности, создатели AssurAI стремятся выявить потенциальные риски, скрытые в генеративных моделях, адаптированных к корейскому культурному контексту. Внимание к деталям и учет культурных нюансов — ключ к созданию надежных и безопасных систем искусственного интеллекта, способных достойно стареть во времени.

Что дальше?

Представленная работа, подобно любому акту создания, скорее обнажает пробелы, чем заполняет их. Создание AssurAI, хотя и представляет собой шаг к более нюансированной оценке безопасности генеративных моделей, неизбежно сталкивается с фундаментальной проблемой: любая таксономия рисков — это лишь снимок текущего момента, а время неумолимо расширяет границы возможного. Каждый сбой — сигнал времени, напоминающий о хрупкости любой системы.

Ограниченность существующих англоцентричных наборов данных подчеркивает необходимость в дальнейшем расширении культурного спектра оценки безопасности. Однако, стоит признать, что простое увеличение количества языков не решит проблему. Требуется глубокое понимание социокультурных контекстов, тонких различий в восприятии и интерпретации, которые формируют представления о риске. Рефакторинг — это диалог с прошлым, но будущее требует проактивного предвидения.

В конечном итоге, ценность AssurAI заключается не столько в достигнутых результатах, сколько в заданных вопросах. Ибо все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Поиск надежности — это не столько создание идеальной защиты, сколько принятие неизбежности изменений и адаптация к новым вызовам.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20686.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-28 17:41