Искусственный интеллект под прицелом: как защитить пользователей?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что оценка безопасности больших языковых моделей требует учёта индивидуальных особенностей и уязвимостей пользователей, выявляя критические пробелы в существующих подходах.

"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

Ответ языковой модели на запрос совета может представлять различные риски для разных пользователей в зависимости от их контекста и уязвимости, что подчеркивает необходимость оценки этих рисков и принятия профилактических мер.

Оценка безопасности больших языковых моделей для обеспечения благополучия пользователей требует контекстно-зависимого подхода и учета различных типов уязвимостей.

Несмотря на растущий интерес к оценке безопасности больших языковых моделей (LLM), существующие подходы часто упускают из виду контекстно-зависимые риски, возникающие при предоставлении персональных советов в таких областях, как финансы и здоровье. В статье ‘Challenges of Evaluating LLM Safety for User Welfare’ рассматривается проблема оценки безопасности LLM с учетом индивидуальных особенностей пользователей. Исследование показало, что оценка ответов LLM без учета контекста и уязвимости пользователя приводит к значительному завышению показателей безопасности, а реалистичное описание контекста в запросах недостаточно для выявления потенциального вреда. Может ли разработка специализированных методик оценки, учитывающих разнообразие пользовательских профилей, стать основой для более надежной и этичной оценки безопасности LLM в контексте индивидуального благополучия?

Иллюзия Безопасности: Когда Теория Расходится с Практикой

Всё чаще большие языковые модели (БЯМ) внедряются в сферы, где принимаются важные жизненные решения. От медицинских консультаций и финансовых советов до юридической поддержки и даже помощи в личных отношениях — БЯМ становятся доступными инструментами, влияющими на судьбы людей. Этот стремительный рост применения происходит в условиях, когда многие пользователи полагаются на ответы, генерируемые искусственным интеллектом, не всегда осознавая потенциальные риски и ограничения. В результате, всё больше людей доверяют сложные вопросы алгоритмам, что делает критически важным понимание возможностей и недостатков этих систем, особенно в контексте высокой ответственности за принимаемые решения. Подобное повсеместное распространение требует не только технологического совершенствования, но и этической оценки и регулирования.

Традиционные методы оценки безопасности больших языковых моделей (LLM) зачастую сосредотачиваются на универсальных рисках, игнорируя индивидуальную уязвимость пользователей и контекст, в котором происходит взаимодействие. Такой подход не учитывает, что один и тот же ответ может быть безобидным для одного человека и потенциально вредным для другого, в зависимости от его личных обстоятельств или текущего эмоционального состояния. Исследования показывают, что оценка безопасности, не учитывающая контекст и индивидуальные особенности, может существенно отличаться от более детального анализа, выявляя упущенные риски и создавая иллюзию большей надежности, чем есть на самом деле. Особенно это критично в областях, где LLM предоставляют советы по вопросам, касающимся здоровья, финансов или личных отношений, поскольку универсальные рекомендации могут оказаться неприменимыми или даже опасными для конкретного человека.

Исследования выявили существенный разрыв в оценке безопасности больших языковых моделей (LLM) в зависимости от учета контекста и уязвимости пользователя. В частности, зафиксирована разница в $2$ пункта по шкале безопасности между оценками, полученными в ходе стандартных, «слепых» к контексту проверок, и оценками, учитывающими индивидуальные особенности и потенциальную уязвимость конкретного пользователя. Этот разрыв демонстрирует, что универсальные оценки безопасности недостаточно эффективны для защиты людей, находящихся в сложной жизненной ситуации или подверженных риску. Необходимость более тонких, контекстно-зависимых подходов к оценке становится очевидной, поскольку стандартные методы могут недооценивать реальную опасность, которую LLM представляют для определенных групп пользователей, что требует разработки специализированных инструментов и протоколов тестирования.

Оценка безопасности ответов языковых моделей проводится как без учета контекста, так и с учетом профилей уязвимости пользователей, созданных экспертами на платформе Prolific, используя запросы, вдохновленные обсуждениями на Reddit.

Контекстно-Зависимая Безопасность: Новый Подход к Оценке

Стратификация уязвимости, представляющая собой категоризацию пользователей на основе их восприимчивости к потенциальному вреду, является основой для целевых оценок безопасности. Данный подход предполагает разделение пользователей на группы, учитывающие такие факторы, как возраст, уровень образования, психологическое состояние или наличие предрасположенностей к определенным видам вреда. Применение стратификации позволяет адаптировать критерии оценки безопасности и выявлять риски, специфичные для каждой группы пользователей, обеспечивая более эффективную защиту и снижая вероятность нанесения ущерба. В отличие от универсальных оценок безопасности, стратифицированный подход позволяет учитывать индивидуальные особенности пользователей и предоставлять более релевантные и действенные рекомендации по обеспечению безопасности.

Оценка с учетом контекста использует стратификацию пользователей по степени уязвимости для анализа ответов языковых моделей (LLM) с учетом специфических характеристик каждого пользователя, что позволяет получать более релевантные сигналы о безопасности. В отличие от стандартных оценок, не учитывающих индивидуальный контекст, данный подход позволяет выявить потенциальный вред, который ответ LLM может нанести конкретному пользователю, учитывая его особенности и уязвимости. Это достигается путем предоставления LLM информации о профиле пользователя во время оценки, что позволяет модели более точно определить, является ли ответ безопасным или потенциально вредным в данном конкретном случае.

Исследования показали, что при оценке безопасности ответов больших языковых моделей (LLM) с учетом контекста уязвимости пользователей (высокоуязвимые группы) средний балл безопасности составил 3 из 7. Для сравнения, при использовании стандартной, не учитывающей контекст, оценки, этот показатель составлял 5 из 7. Данные свидетельствуют о существенном снижении оценки безопасности при персонализированном подходе, что подчеркивает важность адаптации оценочных метрик к специфическим потребностям и уязвимостям различных групп пользователей для более точной и релевантной оценки рисков.

Использование больших языковых моделей (LLM) в качестве автоматических оценщиков (LLM-as-Judge) предоставляет масштабируемый подход к проведению комплексных оценок безопасности, особенно в контексте дифференцированной уязвимости пользователей. Однако, для обеспечения объективности результатов, критически важна тщательная разработка запросов (prompt engineering). Некорректно сформулированные запросы могут приводить к предвзятости в оценках, искажая реальную картину рисков и эффективности мер безопасности. Эффективные запросы должны быть нейтральными, конкретными и учитывать различные факторы, влияющие на восприятие контента пользователями с разным уровнем уязвимости.

Оценка безопасности ответов больших языковых моделей в сферах здравоохранения и финансов показывает, что учет контекста значительно повышает надежность, особенно для уязвимых запросов, о чем свидетельствуют меньшие стандартные ошибки.

Проверка на Прочность: Методы и Сложности Оценки Безопасности

Оценка безопасности, как с учетом контекста (Context-Aware Evaluation), так и без него (Context-Blind Evaluation), представляет ценность, однако для всестороннего выявления и смягчения потенциального вреда необходимо интегрировать оба подхода в надежные системы оценки рисков. Context-Aware Evaluation позволяет выявить уязвимости, специфичные для определенных ситуаций использования, в то время как Context-Blind Evaluation обеспечивает базовый уровень безопасности, не зависящий от конкретного контекста. Эффективное сочетание этих методов требует разработки четких протоколов идентификации, анализа и приоритизации рисков, а также определения соответствующих мер по их снижению. Использование только одного из подходов может привести к упущению критических уязвимостей и недостаточному уровню защиты.

В дополнение к стандартным оценкам безопасности, использование “красных команд” (Red-Teaming) совместно с анализом склонности к обману (Deception), подхалимству (Sycophancy) и предвзятости (Bias) позволяет выявить более тонкие и сложные уязвимости. Методика Red-Teaming предполагает имитацию атак со стороны злоумышленников для проверки устойчивости системы. Анализ склонности к обману определяет, насколько система подвержена манипуляциям. Оценка подхалимства выявляет тенденцию системы соглашаться с пользователем даже при неверных вводных данных. Анализ предвзятости позволяет обнаружить систематические ошибки, приводящие к неравномерной производительности или дискриминации. Комбинация этих подходов обеспечивает более полное представление о потенциальных рисках и уязвимостях, которые могут быть упущены при стандартном тестировании.

Аудит справедливости с учетом демографических данных дополняет стратификацию уязвимостей, обеспечивая равноценную производительность для различных групп пользователей. Этот процесс включает в себя оценку работы системы для подгрупп, определенных по демографическим признакам, таким как пол, возраст, этническая принадлежность и социально-экономический статус. Целью является выявление и смягчение случаев, когда система демонстрирует систематические различия в производительности или предвзятость в отношении определенных групп, что позволяет гарантировать, что преимущества и риски, связанные с системой, распределяются справедливо и не усугубляют существующее неравенство. Аудит предполагает использование специализированных метрик и методов оценки для выявления и количественной оценки предвзятости, а также разработку стратегий по ее устранению, например, переобучение модели с использованием сбалансированных данных или применение алгоритмов, специально разработанных для обеспечения справедливости.

В ходе анализа выявлено среднее пересечение в 4.50 ранжированных факторов контекста между раскрытиями, упорядоченными по релевантности и вероятности. Данный показатель демонстрирует значительную степень согласованности при идентификации ключевого пользовательского контекста, что указывает на общую основу для определения важных параметров, влияющих на поведение системы и её взаимодействие с пользователем. Совпадение факторов контекста между двумя подходами подтверждает валидность используемых методик и потенциал их интеграции для более комплексной оценки.

Включение контекста в запросы к Gemini 2.5 Pro значительно повышает безопасность ответов в сферах медицинских консультаций и финансовых советов, особенно для пользователей с разным уровнем уязвимости.

Регуляторное Соответствие и Будущее Безопасности ИИ

Европейский акт об искусственном интеллекте (AI Act) и классификация, разработанная Организацией экономического сотрудничества и развития (OECD), последовательно подчеркивают приоритетность безопасности, ориентированной на пользователя. Эти нормативные документы не просто устанавливают общие принципы, но и требуют, чтобы разработчики и операторы систем искусственного интеллекта уделяли первостепенное внимание благополучию и защите прав тех, кто взаимодействует с этими технологиями. Такой подход напрямую поддерживает концепцию безопасности, ориентированной на благосостояние пользователя, подразумевая, что оценка рисков должна проводиться с учетом конкретных потребностей и контекста взаимодействия, а не только технических характеристик системы. Акцент на человеко-центричном дизайне и ответственном внедрении призван обеспечить, чтобы развитие искусственного интеллекта служило интересам общества и не приводило к непредвиденным негативным последствиям для отдельных лиц или групп населения.

В рамках разработки и внедрения искусственного интеллекта, Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST) предложена методология социотехнической оценки рисков. Данный подход подчеркивает, что безопасность ИИ — это не исключительно техническая задача, требующая лишь совершенствования алгоритмов и кодирования. Напротив, безопасность напрямую связана со сложным взаимодействием между технологическими аспектами и социальным контекстом, в котором ИИ функционирует. Оценка рисков должна учитывать потенциальное влияние на общество, этические соображения, а также особенности применения технологий в различных сферах жизни. Такой комплексный подход позволяет выявить и смягчить риски, которые могли бы остаться незамеченными при фокусировке исключительно на технических характеристиках систем искусственного интеллекта, обеспечивая тем самым более надежную и ответственную разработку и внедрение ИИ-технологий.

В эпоху стремительного развития больших языковых моделей (LLM) внедрение существующих нормативных рамок, таких как акты Европейского Союза об искусственном интеллекте и принципы, разработанные Организацией экономического сотрудничества и развития, приобретает первостепенное значение. Однако, недостаточно простого следования этим стандартам; необходима постоянная адаптация и совершенствование методологий оценки безопасности. Эффективные системы оценки должны учитывать не только технические аспекты, но и социо-технические факторы, влияющие на взаимодействие человека и искусственного интеллекта. Такой подход позволит не только минимизировать риски, связанные с использованием LLM, но и укрепить доверие к этим технологиям, стимулируя ответственные инновации и обеспечивая их широкое и безопасное внедрение в различных сферах жизни.

Исследования выявили существенный разрыв в оценках безопасности — в среднем 2 балла — между существующими методами и реальными рисками, связанными с применением больших языковых моделей. Этот разрыв подчеркивает необходимость перехода к контекстно-зависимым оценкам и персонализированной оценке рисков. Традиционные подходы, не учитывающие конкретные сценарии использования и индивидуальные потребности пользователей, оказываются недостаточно эффективными для выявления потенциальных угроз. Акцент на контексте позволяет более точно определить вероятность возникновения нежелательных последствий, а персонализация оценки рисков — адаптировать меры безопасности к конкретному пользователю и его взаимодействию с системой. Дальнейшее развитие методологий оценки должно быть направлено на интеграцию этих факторов для обеспечения более надежной и эффективной защиты от потенциальных рисков, связанных с развитием искусственного интеллекта.

Шкала оценки безопасности, учитывающая контекст (от 1 до 7), позволяет оценить уровень безопасности ситуации, принимая во внимание уязвимость пользователя и обстоятельства, от крайне опасных (1) до исключительных (7).

Исследование выявляет закономерную проблему: универсальные оценки безопасности больших языковых моделей игнорируют контекст и уязвимость пользователя. Попытки создать безоговорочно «безопасный» ИИ обречены на провал, ведь реальный мир не знает абстракций. Как точно заметил Роберт Тарьян: «Структуры данных и алгоритмы — это не самоцель, а инструменты для решения конкретных задач». Эта фраза прекрасно иллюстрирует суть работы — оценка безопасности не может быть оторвана от конкретного контекста использования и потенциальной уязвимости тех, кто взаимодействует с моделью. Иначе говоря, элегантная теория безопасности столкнется с суровой реальностью продакшена, где каждый пользователь — это уникальный набор уязвимостей.

Что дальше?

Представленная работа, как и все подобные, лишь аккуратно приподнимает краешек занавеса над бездной. Очевидно, что оценка «безопасности» больших языковых моделей, ориентированная на благополучие пользователя, неизбежно столкнётся с проблемой контекста. Уязвимость — величина переменная, и универсальные метрики здесь — это, в лучшем случае, утешение для инженеров, а в худшем — ложная тревога. Предсказать, где именно «счастливый сценарий» переткнётся в катастрофу, невозможно. Каждая элегантная схема оценки столкнётся с тем, что продакшен найдёт способ её обойти, или, что вероятнее, просто сломает.

Перспективы? Скорее всего, в ближайшем будущем нас ждёт рост сложности в инструментах «LLM-as-Judge». Попытки автоматизировать оценку уязвимости пользователя, вероятно, приведут к новым, ещё более изощрённым способам обмана этих систем. И это хорошо. Иначе было бы скучно. Вместо поиска «абсолютной безопасности» стоит сосредоточиться на снижении вероятности критических ошибок и быстром реагировании на возникающие инциденты. Тесты — это, конечно, форма надежды, но не уверенности.

В конечном итоге, всё это лишь очередное напоминание о том, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Неизбежно возникнут новые уязвимости, новые способы злоупотребления. Задача не в том, чтобы их предотвратить, а в том, чтобы научиться с ними жить, и, желательно, не слишком сильно страдать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10687.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 06:10