Los Modelos de Lenguaje Extenso (Large Language Models o LLM, por sus siglas en inglés) presentan una serie de riesgos de seguridad significativos que deben ser considerados y gestionados. Estos riesgos incluyen, entre otros, la generación de información incorrecta o engañosa, la susceptibilidad a ataques adversarios, y cuestiones relacionadas con la privacidad y la divulgación de datos sensibles.
1. Desinformación y Información Incorrecta: Los LLM, como GPT-3, pueden generar textos que parecen muy convincentes pero que no necesariamente son precisos o verdaderos. Esto puede llevar a la proliferación de desinformación. Por ejemplo, un LLM podría generar noticias falsas o información de salud incorrecta que los usuarios podrían tomar como verídica. Según un estudio realizado por Jerzy Twaróg y otros (2021) en “AI & Society”, los LLM pueden amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que podría resultar en la diseminación de información sesgada o errónea.
2. Ataques Adversarios: Los modelos de lenguaje son vulnerables a “ataques adversarios”, donde actores malintencionados manipulan las entradas para inducir al modelo a producir resultados deseados que pueden ser dañinos o erróneos. Un ejemplo prominente es el trabajo de Wallace et al. (2019) que demuestra cómo las frases adversarias pueden ser diseñadas para que los modelos generen salida inapropiada o peligrosa. Tales ataques adversarios pueden ser explotados para difundir desinformación o manipular opiniones públicas.
3. Privacidad y Exposición de Datos Sensibles: Los LLM son entrenados en enormes cantidades de datos, muchos de los cuales pueden contener información personal sensible. Existe el riesgo de que estos modelos puedan “memorizar” y luego reproducir fragmentos de estos datos, exponiendo información privada o confidencial. Investigadores como Carlini et al. (2020) han demostrado que, en ciertos casos, los modelos de lenguaje pueden recordar y reproducir datos específicos del entrenamiento, lo cual plantea serias preocupaciones sobre la privacidad.
4. Ingeniería Social y Phishing: Los LLM pueden ser utilizados para crear correos electrónicos de phishing altamente convincentes que podrían engañar a los usuarios para que revelen información confidencial. Un artículo de Brown et al. (2020) muestra cómo estos modelos pueden generar texto persuasivo y adaptado a individuos específicos, aumentando la efectividad de estos ataques.
5. Replica de Sesgos y Discriminación: Al ser entrenados con datos del mundo real, los LLM pueden reflejar y perpetuar los sesgos sociales existentes. Este aspecto fue destacado en el estudio de Bender et al. (2021), “On the Dangers of Stochastic Parrots”, donde se argumenta que estos modelos pueden replicar indirectamente racismo, xenofobia, sexismo y otros tipos de discriminación presentes en los datos de entrenamiento.
Para mitigar estos riesgos, es crucial implementar medidas técnicas y políticas rigurosas. Estas pueden incluir la adopción de filtros y controles para evitar la generación de contenido dañino, el desarrollo de métodos robustos contra ataques adversarios, y la implementación de normas estrictas de privacidad de datos. Además, es fundamental la transparencia y la rendición de cuentas en el diseño y el despliegue de estos modelos, así como la continua investigación y colaboración entre la comunidad científica, las empresas tecnológicas y los reguladores.
Bibliografía:
- Twaróg, J. et al. (2021). AI & Society.
- Wallace, E. et al. (2019). Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP.
- Carlini, N. et al. (2020). Extracting Training Data from Large Language Models.
- Brown, T. B. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners.
- Bender, E. M. et al. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?.
