Les LLMs (modèles de langage de grande taille), tels que GPT-4 de OpenAI, offrent des avantages significatifs dans divers domaines allant de la génération de texte à la traduction automatique. Cependant, ils comportent également plusieurs risques de sécurité. Ces risques peuvent affecter aussi bien les utilisateurs individuels que les organisations. Voici une analyse détaillée des principaux risques de sécurité associés aux LLMs, basée sur des sources fiables et reconnues.
Les LLMs sont entraînés sur de vastes ensembles de données disponibles sur internet, qui incluent souvent des informations biaisées et non vérifiées. Selon une étude publiée par l’Institut Alan Turing, ces modèles peuvent reproduire des stéréotypes et des biais présents dans les données d’entraînement (Binns et al., 2020). Par exemple, GPT-3 a été critiqué pour produire du contenu sexiste et raciste. Un tel biais peut causer des dommages significatifs lorsqu’il est utilisé dans des applications sensibles comme le recrutement ou la prestation de soins de santé.
Les LLMs peuvent être utilisés pour générer du contenu malveillant comme des spams, des mails de phishing ou même de la désinformation. OpenAI a spécifiquement mis en garde contre cette utilisation potentielle dans leur propre documentation (OpenAI, 2020). Un exemple concret est l’utilisation de GPT-3 pour générer des articles de désinformation sur des sujets politiques, qui peuvent influencer l’opinion publique de manière négative.
Il existe un risque de fuite de données sensibles durant l’entraînement ou l’utilisation de LLMs. Une étude de Stanford montre que les modèles peuvent mémoriser et regurgiter des informations sensibles présentes dans les données d’entraînement (Carlini et al., 2020). Par exemple, un modèle pourrait révéler des numéros de sécurité sociale, des mots de passe ou d’autres informations confidentielles, posant ainsi un risque considérable pour la sécurité.
Les LLMs sont vulnérables aux attaques adversariales où des acteurs malveillants introduisent des données soigneusement conçues pour tromper le modèle. Papernot et al. (2016) ont démontré que ces attaques peuvent perturber le fonctionnement normal du modèle. Par exemple, une attaque adversariale pourrait forcer un modèle de modération de contenu à ignorer des messages haineux ou dangereux.
Un autre risque crucial est la confiance excessive que les utilisateurs peuvent accorder aux réponses générées par les LLMs. Les utilisateurs peuvent supposer que les réponses fournies sont toujours correctes et fiables, ce qui n’est pas toujours le cas. Une étude de Microsoft Research a montré que les utilisateurs peuvent mal évaluer la qualité des réponses fournies par des assistants virtuels générés par LLMs, posant ainsi des risques pour la prise de décision basée sur ces réponses (Amershi et al., 2019).
1. Binns, R., Veale, M., Van Kleek, M., & Shadbolt, N. (2020). “‘It’s Reducing a Human Being to a Percentage’” In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
2. OpenAI. (2020). “GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners.” Preprint available at https://arxiv.org/abs/2005.14165.
3. Carlini, N., Liu, C., Kos, J., Erlingsson, Ú., & Song, D. (2020). “The Secret Sharer: Evaluating and Testing Unintended Memorization in Neural Networks.” In 28th {USENIX} Security Symposium ({USENIX} Security 19).
4. Papernot, N., McDaniel, P., Jha, S., Fredrikson, M., Celik, Z. B., & Swami, A. (2016). “The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings.” In 2016 IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P).
5. Amershi, S., Weld, D., Vorvoreanu, M., Fourney, A., Nushi, B., Collisson, P., … & Horvitz, E. (2019). “Guidelines for Human-AI Interaction.” In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
En résumé, les LLMs présentent plusieurs risques de sécurité allant des biais informationnels à la génération de contenu malveillant et aux fuites de données sensibles. Il est crucial de prendre ces risques en compte lors de l’utilisation de ces technologies pour maximiser les bénéfices tout en minimisant les dangers potentiels.
