Стираем следы: Как обеспечить надежность и ответственность больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматриваются современные методы ‘забывания’ данных в больших языковых моделях и связанные с этим вызовы, необходимые для защиты конфиденциальности и повышения надежности.

"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

Обзор современных подходов к машинному ‘забыванию’ в больших языковых моделях, включая дифференциальную приватность и редактирование моделей.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), обеспечение возможности надежного «забывания» конфиденциальной информации остается критической проблемой. Данная работа, озаренная названием ‘Unlearning Imperative: Securing Trustworthy and Responsible LLMs through Engineered Forgetting’, представляет собой обзор современных подходов к машинному «разучиванию» для LLM, фокусируясь на проблемах удаления данных без ущерба для производительности и доверия. Анализ показывает, что, несмотря на определенный прогресс, надежные и верифицируемые методы «разучивания» остаются нерешенной задачей. Возможно ли создание LLM, способных гарантированно «забывать» по требованию, и какие организационные меры необходимы для обеспечения прозрачности и ответственности в этой области?

Растущая потребность в защите данных в эпоху больших языковых моделей

Всё шире внедряемые большие языковые модели (БЯМ) активно используются в областях, связанных с конфиденциальными данными, таких как здравоохранение, финансы и юридические услуги. Это создает серьезные риски для приватности, поскольку БЯМ способны запоминать и воспроизводить чувствительную информацию, содержащуюся в обучающих данных или пользовательских запросах. Например, модель, обученная на медицинских записях, может непреднамеренно раскрыть личную информацию о пациентах, а финансовая модель – детали транзакций. Особенную опасность представляет возможность извлечения конфиденциальных данных через косвенные признаки и статистические закономерности, что делает традиционные методы анонимизации недостаточными для обеспечения надежной защиты приватности. В результате, возрастает потребность в разработке и внедрении новых, более совершенных технологий, способных эффективно противодействовать утечкам данных и обеспечивать соблюдение требований регуляторов.

Традиционные методы анонимизации данных, такие как удаление прямых идентификаторов и обобщение информации, всё чаще оказываются неэффективными перед лицом сложных атак, направленных на восстановление личной информации. Современные методы машинного обучения, в особенности, позволяют злоумышленникам выводить конфиденциальные данные, используя косвенные признаки и взаимосвязи в обезличенных наборах данных. Например, даже зная только приблизительное местоположение и возраст человека, можно с высокой вероятностью идентифицировать его, комбинируя эту информацию с другими общедоступными данными. Это означает, что простые методы маскировки данных уже не способны обеспечить достаточную защиту приватности в эпоху больших данных и развитых алгоритмов анализа, что требует разработки и внедрения более сложных и устойчивых методов сохранения конфиденциальности.

Ужесточение нормативно-правовой базы в области защиты данных, в частности, Общий регламент по защите данных (GDPR) и разрабатываемый Акт об искусственном интеллекте Европейского Союза, оказывает значительное давление на разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта. Эти регуляторные инициативы требуют не просто формального соблюдения правил обработки персональных данных, но и внедрения передовых технологий, обеспечивающих реальную конфиденциальность. В частности, акцент делается на разработке и применении методов, устойчивых к сложным атакам, направленным на восстановление идентифицирующей информации из обезличенных данных. Повышенные требования к прозрачности алгоритмов и ответственности за их применение стимулируют поиск инновационных подходов к сохранению приватности, таких как дифференциальная конфиденциальность и федеративное обучение, что становится ключевым фактором для успешного внедрения ИИ в различных сферах.

Машинное разучивание: новый подход к защите приватности

Машинное разучивание предоставляет возможность целенаправленного удаления влияния отдельных точек данных из уже обученной модели. В отличие от полной переобучения модели, разучивание позволяет выборочно «забыть» конкретную информацию, не затрагивая при этом общую производительность модели на оставшихся данных. Это достигается за счет модификации весов модели таким образом, чтобы влияние удаленных данных было нейтрализовано, обеспечивая соответствие принципам защиты персональных данных и требованиям регуляторов в области конфиденциальности, таким как право на забвение. Процесс направлен на минимизацию потери точности на оставшихся данных, в то время как точность на «забытом» наборе данных снижается до уровня, близкого к случайному угадыванию.

Возможность выборочного удаления данных из обученной модели напрямую поддерживает право на забвение, закрепленное в современных нормативных актах о защите персональных данных, таких как GDPR и CCPA. Эти регуляции обязывают организации обеспечивать пользователям возможность требовать удаления их личной информации из баз данных и моделей машинного обучения. Традиционные методы, такие как полное переобучение модели, могут быть ресурсоемкими и не гарантировать полное удаление влияния конкретных данных. Машинное разучивание предоставляет более эффективный и целенаправленный подход к соблюдению этих требований, позволяя организациям оперативно реагировать на запросы пользователей и избегать юридических рисков, связанных с несоблюдением правил конфиденциальности.

В отличие от простой переподготовки модели, эффективное машинное забывание (machine unlearning) стремится к минимизации снижения производительности на оставшихся данных при одновременном полном удалении целевых данных. Это достигается путем снижения точности модели на «забытом» наборе данных (forget set) до уровней, близких к случайному угадыванию. Простая переподготовка может привести к значительной деградации общей производительности, в то время как методы машинного забывания направлены на сохранение точности на не затронутых данных, обеспечивая компромисс между приватностью и полезностью модели. Оценка эффективности машинного забывания включает в себя измерение точности на забытом наборе и оценку влияния на точность на оставшихся данных.

Методы эффективного и верифицируемого разучивания

Для обеспечения возможности удаления данных из обученной модели используются различные криптографические и статистические методы, интегрируемые непосредственно в процесс обучения. Дифференциальная приватность ($ \epsilon$-дифференциальная приватность) добавляет шум к данным или градиентам, ограничивая влияние отдельных записей на итоговую модель. Гомоморфное шифрование позволяет проводить вычисления над зашифрованными данными, обеспечивая конфиденциальность во время обучения и позволяя удалять влияние конкретных зашифрованных записей. Многосторонние вычисления (Secure Multiparty Computation, MPC) позволяют нескольким сторонам совместно обучать модель, не раскрывая свои данные друг другу, что также упрощает процедуру удаления данных, принадлежащих конкретному участнику. Эти методы позволяют модифицировать процесс обучения таким образом, чтобы удаление данных стало возможным без необходимости переобучения модели с нуля.

Защита латентного пространства включает в себя активное изменение внутреннего представления модели, чтобы затруднить восстановление исходных обучающих данных. Эти методы, как правило, основаны на добавлении шума или применении преобразований к векторам латентного пространства, что искажает информацию, необходимую для реконструкции данных. В частности, применяются техники, такие как добавление адверсарных возмущений или использование автоэнкодеров с регуляризацией, направленной на минимизацию информационного содержания в латентном пространстве. Это позволяет модели сохранять общую способность к обобщению, одновременно снижая риск успешного извлечения конфиденциальных данных, использованных при обучении. Эффективность данных методов напрямую зависит от степени и характера применяемых преобразований латентного пространства, а также от используемых алгоритмов восстановления данных.

В рамках федеративного обучения (Federated Learning) процесс удаления данных осуществляется децентрализованно, непосредственно на клиентских устройствах, что повышает уровень конфиденциальности. Вместо централизованного хранения и обработки данных, модель обучается на локальных наборах данных каждого клиента. Для удаления информации, необходимо внести изменения только в локальную копию модели на устройстве, владеющем соответствующими данными, без необходимости доступа к центральному серверу или данным других пользователей. Это позволяет минимизировать риски, связанные с утечкой данных и соблюдать требования к защите персональной информации, поскольку данные никогда не покидают устройства пользователей во время процесса обучения и удаления.

Оценка и обеспечение надежности против восстановления данных

Оценка эффективности удаления данных требует применения метрик, позволяющих количественно оценить полноту стирания информации. Ключевой метрикой является точность на «забытом наборе» (forget set accuracy), представляющем собой набор данных, подлежащих удалению. Данная метрика измеряет, насколько успешно модель перестает предсказывать исходные значения для данных из забытого набора. Низкая точность на забытом наборе указывает на неполное удаление информации, что может представлять угрозу конфиденциальности. Наряду с точностью, для комплексной оценки применяются и другие метрики, такие как $F_1$-score для забытого набора, позволяющие учитывать как точность, так и полноту удаления данных.

Обеспечение устойчивости к восстановлению данных является критически важным требованием к моделям машинного обучения после применения методов “забывания”. Это подразумевает, что модель должна эффективно сопротивляться попыткам реконструкции или вывода удаленной информации. Эффективность применяемых техник “забывания” оценивается, в частности, путем снижения успешности атак на определение принадлежности к обучающей выборке (Membership Inference Attacks, MIA). Успешная MIA указывает на сохранение информации об удаленных данных в модели, что свидетельствует о недостаточной эффективности процесса “забывания”. Снижение показателей успешности MIA после применения техник “забывания” является ключевым критерием оценки их эффективности и подтверждает устойчивость модели к восстановлению удаленных данных.

Для верификации процесса удаления данных и оценки его влияния на модель, применяется статистический тест Колмогорова-Смирнова (KS-тест). Этот тест позволяет сравнить распределения выходных данных модели до и после применения методов unlearning, выявляя статистически значимые изменения. Параллельно, сохранение полезности модели оценивается с использованием метрик, специфичных для решаемой задачи. Например, для задач генерации текста применяются метрики BLEU и ROUGE, которые измеряют степень совпадения с эталонными текстами. Снижение этих метрик после unlearning должно быть минимальным, что свидетельствует о сохранении способности модели к выполнению исходных задач, несмотря на удаление данных.

Укрепление доверия и взгляд в будущее искусственного интеллекта

Доверие к большим языковым моделям (LLM) существенно возрастает при демонстрации надежных возможностей защиты данных, в частности, благодаря эффективным механизмам «машинного забывания». Эти технологии позволяют удалять из модели информацию, использованную при обучении, без необходимости полной переподготовки, что критически важно для соблюдения конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям. Исследования показывают, что приближенные методы «забывания» могут значительно снизить вычислительные затраты, достигая до десятикратного ускорения по сравнению с полной переподготовкой модели, что делает их практичным решением для поддержания приватности пользователей и укрепления доверия к искусственному интеллекту. Подобные подходы позволяют LLM адаптироваться к изменяющимся требованиям конфиденциальности, не жертвуя при этом своей производительностью и точностью.

Разработка и внедрение искусственного интеллекта требует повышенного внимания к вопросам прозрачности и ответственности, что находит отражение в Рамке управления рисками ИИ, предложенной NIST. Этот документ предоставляет структурированный подход к идентификации, оценке и смягчению рисков, связанных с системами ИИ, способствуя ответственному развитию технологий. В дополнение к этому, активно используются «Карты моделей» – документированные профили, детально описывающие характеристики, ограничения и предполагаемое использование конкретных моделей ИИ. Эти карты позволяют заинтересованным сторонам, включая разработчиков, пользователей и регулирующие органы, лучше понимать возможности и потенциальные недостатки ИИ-систем, тем самым способствуя более осознанному и безопасному внедрению технологий в различные сферы жизни. Сочетание Рамки NIST и «Карт моделей» создает комплексный механизм обеспечения подотчетности и доверия к системам искусственного интеллекта.

Для раскрытия полного потенциала искусственного интеллекта и одновременной защиты прав граждан, заблаговременное внедрение технологий сохранения конфиденциальности становится жизненно необходимым. Исследования показывают, что методы приближенного удаления данных, позволяющие эффективно “забывать” информацию, демонстрируют значительное снижение вычислительных затрат. В частности, по сравнению с полным переобучением модели, такие техники способны обеспечить ускорение процесса вплоть до десятикратного увеличения производительности. Это означает, что возможность быстро и эффективно удалять персональные данные из модели, не жертвуя ее точностью и функциональностью, является ключевым фактором для широкого и ответственного внедрения ИИ в различных сферах жизни.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на сложности обеспечения надежности и ответственности больших языковых моделей (LLM) посредством машинного забывания. В контексте необходимости удаления данных для соблюдения приватности и повышения устойчивости к враждебным атакам, становится очевидной важность элегантных и простых решений. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — это высшая степень изысканности». Данная цитата прекрасно иллюстрирует основной тезис работы – сложный механизм удаления данных, не учитывающий целостность системы, может привести к неожиданным последствиям. Эффективное машинное забывание требует ясного понимания структуры модели и ее влияния на поведение, что соответствует принципу, согласно которому структура определяет поведение.

Куда же дальше?

Представленный обзор обнажает парадоксальную природу «забывания» в контексте больших языковых моделей. Стремление к удалению данных, казалось бы, простое, оказывается сложной задачей, требующей не просто стирания информации, но и поддержания целостности системы в целом. Каждое упрощение, каждая попытка «вырезать» ненужное, неминуемо влечёт за собой риск нарушения тонкого баланса, определяющего поведение модели. В погоне за конфиденциальностью легко упустить из виду, что «забывание» — это не уничтожение, а трансформация, и следы прошлого всегда оставляют отпечаток на настоящем.

Очевидно, что будущие исследования должны сместить акцент с простого удаления данных на более тонкие механизмы, способные к адаптации и восстановлению. Необходимо учитывать, что каждая модель — это живой организм, и любое вмешательство требует глубокого понимания её внутренней структуры и взаимосвязей. Перспективным направлением представляется разработка систем, способных к «эволюционному забыванию», когда модель постепенно адаптируется к новым требованиям, сохраняя при этом свою функциональность и устойчивость.

В конечном итоге, вопрос о «забывании» в контексте ИИ – это не столько техническая проблема, сколько философский вызов. Это напоминание о том, что любая система, какой бы сложной она ни была, всегда является лишь отражением наших собственных ограничений и предрассудков. И, возможно, истинная цель исследований в этой области – не создание идеальной машины, способной к мгновенному «забыванию», а более глубокое понимание природы памяти и познания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09855.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-17 01:28