Rompiendo la seguridad de GPT-4 Edición Piromaniaco

Breaking the security of GPT-4 Pyromaniac Edition

Experimenté con romper la seguridad de LLM. GPT4 me explicó cómo hacer daño a alguien.

En los últimos años, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés) han revolucionado diversas industrias, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la escritura creativa y el servicio al cliente. Estos poderosos modelos de IA, como GPT-3.5, GPT-4, Claude y Bard, tienen la capacidad de generar texto similar al humano basado en la gran cantidad de datos en los que han sido entrenados. Es cierto que los LLMs tienen un tremendo potencial para mejorar la vida y la productividad humana; sin embargo, su implementación debe ir acompañada de un enfoque vigilante en cuanto a la seguridad. Existen muchas preocupaciones en materia de seguridad. La siguiente lista no es exhaustiva, pero debería darle una idea de lo que consideramos una “preocupación”.

Uso Responsable de LLMs: Desinformación/Explotación Intencional

A medida que los LLMs se vuelven cada vez más comunes en nuestra vida diaria, es crucial utilizarlos de manera responsable. Estos modelos pueden generar texto realista y persuasivo, lo cual puede ser explotado con fines dañinos, como generar desinformación, noticias falsas o incluso contenido malicioso. Garantizar la seguridad de los LLMs implica construir salvaguardias para prevenir el mal uso de estas poderosas herramientas.

Esto significa que en el ciclo rápido de los medios de comunicación y las redes sociales, es fácil producir algo falso, malicioso o engañoso antes de que se pueda tomar una acción correctiva. Estos insultos a la psicología del quórum de las personas pueden socavar la confianza en los principios básicos de la democracia. La combinación de velocidad y ataques repetidos puede causar un daño significativo.

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La explotación de personas mal informadas se ha utilizado como objetivo de ataques de phishing y coerción. La ingeniería social y el phishing pueden acelerarse considerablemente utilizando LLMs a una escala sin precedentes. Es importante que el fabricante del LLM también sea responsable del uso (al menos en parte) de las herramientas que produce.

Consideraciones Éticas: Sesgo/Daño No Intencional

Los LLMs son herramientas neutrales que reflejan los datos en los que han sido entrenados, lo que significa que pueden amplificar los sesgos y prejuicios humanos. No es culpa del LLM que exista en su forma actual. El problema principal son los seres humanos y…

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