LLM-сервисы: насколько они безопасны в использовании

Проявление на рынке несколько лет назад больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) стало своего рода настоящей революцией в развитии многих технологий. Эти передовые инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта, способны значительно упрощать и ускорять выполнение разноплановых работ, в том числе создание текстового и графического контента, разработка программного кода и не только. Возможности современных нейросетей очень широкие, что уже успели оценить как отдельно взятые специалисты, так и представители мелкого, среднего и даже крупного бизнеса.

За тот период времени, что LLM существуют на рынке, они превратились из экспериментальной технологии в инструмент, которым пользуются практически ежедневно. Как вариант, при помощи ChatGPT готовится текстовый контент, в том числе и электронная рассылка. Claude хорошо справляются с работами, связанными с разборкой и систематизацией документации. Перечислять возможности LLM в целом и отдельных инструментов можно до бесконечности долго, тем более, они постоянно расширяются, совершенствуются. Но все ли здесь так красиво и правильно?

К сожалению, многие из тех, кто использует на практике большие языковые модели, совершенно не задумываются над вопросом безопасности. Лично вы думали, куда девается ваша информация при взаимодействии с искусственным интеллектом? Остается ли конфиденциальной переписка, либо же она практически мгновенно остановится основой чужой базы данных? Если вы используете LLM в работе компании, то сохранят ли такие модели ваши корпоративные секреты? И найти ответы на подобные вопросы достаточно сложно, ведь не так все однозначно, как может показаться на первый взгляд.

Безопасность работы с LLM-сервисами на сегодня остается под большим вопросом. На нее оказывают существенное влияние различные факторы. Во многом все зависит от того, какая политика конфиденциальности используется в данный момент времени в той или иной компании. Практика показывает, что одни бренды предоставляют своим пользователям полный контроль над информацией, а другие банально монетизируют данные. Одни системы позволяют отключить обучение модели на диалогах, а в других такой опции вовсе не предусмотрено.

Сегодняшний обзор посвятим нюансам безопасности при работе с большими языковыми моделями. Изначально познакомься более подробно с тем, что в целом представляют собой LLM и как они работают, для решения каких задач используются современным бизнесом. Поговорим о том, что происходит с пользовательскими данными в наиболее популярных на сегодня больших языковых моделях. Приведем ряд рекомендаций, которые помогут вам выстроить корпоративную политику при использовании искусственного интеллекта. Разделим данные на отдельные группы и подскажем, работу с которыми можно доверить LLM. Расскажем о решениях, которые смогут обеспечить достаточно хороший уровень защиты при работе с большими языковыми моделями в рамках бизнеса. Поднимем вопрос, связанный с защитой интеллектуальной собственности.

А теперь обо всем этом по порядку.

Что представляют собой большие языковые модели?

LLM, то есть большие языковые модели — это все те системы, которые прошли этап глубокого обучения с использованием внушительного объема данных. В их основе лежит набор нейросетей, состоящих из кодера, декодера, наделенных возможностью самонаблюдения. При помощи этих инструментов осуществляется извлечение значения из последовательности текста, анализ содержащихся в нем слов, фраз.

Одно из наиболее весомых преимуществ LLM состоит в том что они способны обучаться самостоятельно, то есть никакого дополнительного наблюдения со стороны человека они не требуют. Они самостоятельно учатся понимать элементарную грамматику, языки, могут усваивать знания. Архитектура больших языковых моделей предполагает обработку масштабных последовательностей данных в параллельном режиме. И это одно из наиболее ключевых отличий в сравнении с предыдущей технологией RNN (рекуррентные нейронные сети), где входные данные обрабатывались последовательно. То есть теперь специалисты, работающие в сфере обработки данных способны применять мощные графические процессоры для обучения LLM, основанных на трансформерах, что минимизирует время и усилия на самообучение.

LLM-трансформеры могут использовать на практике модели, насчитывающие сотни миллиардов параметров, получая при этом информацию, как и непосредственно из интернета, так и из специализированных источников. При этом они будут отличаться повышенной гибкостью, что позволяет их использовать при выполнении разноплановых задач, включая предоставление ответов на вопросы, перевод на другие языки, составление технико-коммерческих предложений и не только. LLM оказывает непосредственное влияние на создание контента и то, как аудитория будет взаимодействовать с поисковыми системами, виртуальными помощниками. Обладая достаточно небольшим количеством входных данных и подсказок, современные нейросети могут давать достаточно точные ответы и прогнозы, создавать контент на естественном языке и не только.

Сказать, что LLM большие — это значит ничего не сказать. Они нереально огромные и способны учитывать миллиарды параметров одновременно. Это то, что позволяет использовать их для решения огромного количества задач. Вот только несколько примеров того, насколько масштабные и функциональные современные языковые модели:

1. Open AI GPT-3. Способна обрабатывать 175 млрд параметров. Так, ChatGPT определяет закономерности на основании данных, создает выходные сведения на естественном языке, удобные в восприятии. Точно сказать о размере Claude 2 не представляется возможным, но зато точно известно, что он способен на вводе в каждом запросе принимать до 100 тысяч токенов, обрабатывать сотни страниц книг, технической документации.
2. Cohere Command и Jurassic-1 от AI21 Labs. Способны работать с практически 180 млрд параметров на более, чем 100 разных языках мира. Отличаются широкими разговорными возможностями и внушительным словарным запасом — свыше 250000 слов.
3. LLM от корпорации LightOn Paradigm. Предлагает большое количество базовых моделей, функционал которых превышает возможности GPT-3. Примечательно то, что все эти LLM поставляются уже с API, что значительно упрощает работу разработчиков и позволяет им создавать уникальные технические задания для генеративных сетей.

Подобными возможностями также наделены и любые другие LLM, представленные на современном рынке. То есть вы можете осознать, с какими огромными масштабами данных они способны работать на сегодня и какую помощь могут оказать в работе отдельно взятых специалистов и бизнеса в целом.

Особенности работы LLM

Одним из ключевых аспектов в работе современных больших языковых моделей можно назвать то, что они способны предоставлять слова. Более ранние варианты машинного обучения предполагали применение специальных числовых таблиц, каждый параметр которых соответствовал определенному слову. Но такое решение не могло выявлять и понимать ту взаимосвязь, которая существует между отдельно взятыми словами, особенно теми, где значения оказывались достаточно схожими. В итоге специалистам удалось внедрить в работу LLM многомерные векторы, благодарю чему слова со схожими значениями и те фразы, где имеется взаимосвязь размещались бы максимально близко друг от друга в векторном пространстве.

Именно это и позволило современным системам через кодировщик понимать контекст слов и те взаимосвязи, что существуют между ними, а полученную информацию далее дешифровать, предоставляя пользователю уникальные выходные данные. Такое техническое решение позволило использовать LLM во многих направлениях:

• Классификация текстов со схожими значениями и смыслом. Здесь применяется кластеризация, в том числе основанная на изменениях в настроении клиентов, поиске документов, определении взаимосвязи между отдельно взятым текстовым контентом.
• Поиск ответов в базе знаний. Такая технология получила название KI-NLP — наукоемкая обработка естественного языка. Предоставляет ответы на пользовательские вопросы, используя справочную информацию цифровых архивов. В своем большинстве это относится к общим тематикам.
• Копирайтинг. На сегодня существует большое количество нейросетей, способных подготовить уникальный контент, а также те, которые могут внести корректировку в готовый материал, улучшая его голос, стиль.
• Генерация текста. Здесь речь идет о возможности завершать неполное предложение, готовить документацию по определенному товару или услуге и даже писать стихи, рассказы. Функционирует путем обработки запросов на естественном языке.
• Генерация программного кода. В основе такой работы также лежит вот способность обрабатывать запрос на естественном языке. Программный код может быть написан на разных языках программирования, как вариант Python, JavaScript, Ruby и многих других. Также есть ряд приложений, способных создавать SQL-запросы, прописывать команды командной строки, создавать дизайн онлайн-площадок и пр.

И все это предполагает обработку огромных массивов данных. Но насколько при всем этом обеспечивается безопасность, конфиденциальность информации?

Как обстоят дела с конфиденциальностью данных в популярных LLM-сервисах

Конфиденциальность информации при работе с популярными на сегодня LLM-сервисами — вопрос, требующий более глубокого и детального изучения. Забегая немного наперед, отметим, что ситуация здесь достаточно неординарная. Итак, поговорим о таких решение как:

1. OpenAI ChatGPT.
2. Perplexity AI.
3. Sber GigaChat.
4. Anthropic Claude.
5. DeepSeek.

Каждый LLM-сервис рассмотрим более подробно.

OpenAI ChatGPT

Сама по себе внутренняя политика OpenAI на фоне аналогов отличается достаточно высокой прозрачностью. Но, несмотря на это, здесь также есть ряд нюансов. В частности, все те диалоги, которые будет вести пользователь с ChatGPT, будут сохраняться на серверах компании по умолчанию. Если в последующем будет возникать необходимость исключить или же подтвердить нарушение правил, то модераторы смогут их просматривать. Если вы используете в работе бесплатную версию нейросети, то введенная информация гипотетически может применяться для машинного обучения будущих версий.

Параллельно с этим OpenAI предоставляет своим пользователям действительно неплохие инструменты контроля. К примеру, права на контент остаются за тем человеком, который его создал. При этом компания вовсе не претендует на владения этими сведениями. Данные будут использоваться только в том объеме, который требуется площадке для работы.

В 2023 году OpenAI внес корректировки в настройки по умолчанию. Теперь корпоративные продукты и данные, которые будут отправляться через API, не будут применяться для обучения моделей без соответствующего разрешения со стороны пользователя. Более того, у бизнеса теперь появилась возможность полностью деактивировать опцию сохранения истории чатов. Благодаря этому вся переписка с нейросетью будет храниться на протяжении месяца, не добавляясь в машинное обучение, после чего автоматически удалится.

Еще для корпоративных клиентов предусмотрены расширенные гарантии. В частности, ChatGPT Enterprise может шифровать информацию, ограничивать ее распространение. Но здесь все же необходимо будет изначально выполнить соответствующие настройки. Только в этом случае можно будет говорить о достаточно хорошей безопасности ChatGPT для корпоративных клиентов. Обычные пользователи расширенным функционалом пока воспользоваться не смогут.

Perplexity AI

Perplexity AI – поисковый ИИ-ассистент, способной работать поверх ряда моделей, добавляя собственный уровень защиты. Данная компания разработала соглашение, в рамках которого гарантируется отсутствие передачи пользовательских данных базовым моделям для последующего обучения.

Получается, что ваш запрос здесь будет использоваться исключительно для генерации ответа и для будущего обучения его не применяют. Но при этом Perplexity AI может задействовать историю запросов с целью улучшения пользовательского опыта. При желании вы можете отключить эту опцию, воспользовавшись в настройках таким инструментом как AI Data Retention. То есть при работе с данной нейросетью пользователь получает двойную защиту: отсутствие обучения внешних моделей на ваших данных. Вдобавок к этому еще предусмотрена возможность отказаться от применения истории запросов в рамках самого сервиса.

Sber GigaChat

Sber GigaChat — российская нейросеть, разработчики которой прикладывают немало усилий для обеспечения соответствия законодательным нормам и требованиям безопасности. По словам создателей данный сервис отличается достаточно высоким уровнем шифрования, использует для передачи данных защищенные каналы. Но одними из наиболее весомых его преимуществ будет то, что вся инфраструктура размещается внутри РФ. То есть здесь нет трансграничной передачи персональных данных, что является одним из обязательных требований закона ФЗ-152: вся информация остается под российским законодательством. Риск утечки за рубеж сводится при этом к минимуму.

Но все же, несмотря на такие достаточно громкие заявления, обмен данными с Sber GigaChat никак нельзя назвать абсолютно конфиденциальным. Дело в том, что это в своем роде облачный сервис, то есть вся информация, в том числе и пользовательские запросы, будут сохраняться у провайдера. К тому же нет никаких официальных заявлений относительно того, используется ли подобная информация при обучении моделей. Но все же есть предпосылки говорить о том, что пользовательские данные применяются площадкой для улучшения ее работы.

Anthropic Claude

Anthropic Claude — тот LLM-сервис, который придерживается на практике достаточно строгих принципов этичности, конфиденциальности. Разработчик заявляет, что он не использует пользовательскую информацию в ходе обучение модели без наличия на то соответствующего разрешения. Более того, в отличие от ChatGPT здесь уже по умолчанию данные не подаются в тренировочный датасет. Особенно это актуально для в случае использования проплаченных API.

Параллельно с этим здесь подразумевается сохранение минимального объема личных данных пользователей. Все запросы и ответы будут храниться системе на протяжении определенного периода времени — до 2 лет. Это важное требование в целях безопасности. Но повторимся, что эта информация для обучения применяться не будет. При желании пользователи также смогут полностью отказаться от сохранения данных. В этом случае они будут удаляться сразу после завершения сессии.

Если вы чрезвычайно серьезно относитесь к безопасности и конфиденциальности данных, то в нашей подборке Anthropic Claude — один из лучших вариантов. Здесь действительно работают строгие требования к применению пользовательского контента на этапе обучения модели в сравнении с другими аналогами.

DeepSeek

DeepSeek — китайская модель, которая набирает обороты популярности на сегодня. Но при этом она вызывает массу серьезных опасений относительно информационной безопасности как у обычных пользователей, так и у специалистов. Известно, что данный LLM-сервис собирает достаточно внушительный объем пользовательской информации, а далее передает ее на специализированные сервисы, размещенная в Китае. В итоге значительно возрастают риски для аудитории.

Прежде, чем использовать на практике DeepSeek вы должны понимать, что все ваши данные автоматически будут попадать под китайскую юрисдикцию, где на сегодня обеспечению защиты персональных данных практически не уделяется внимания. К тому же государственные органы могут без проблем запросить доступ к сведениям, хранящимся на местном серверном оборудовании. Да и сам процесс хранения идет без соблюдения элементарных нормативов, в том числе и GDPR.

DeepSeek даже не скрывает, что он может собирать биометрические поведенческие данные пользователей, включая ритм и характеристики набора текста, скорость печати. Благодаря этому открывается лазейка для идентификации конкретного человека и использование этих сведений в коммерческих целях. В онлайн-версию данной нейросети встраиваются сторонние трекеры, что позволяет делиться техническими данными с компаниями-партнерами, как вариант ByteDance.

То есть, используя в работе бесплатный DeepSeek вы будете расплачиваться за это собственной безопасностью и персональными данными. Особенно негативными последствия здесь могут оказаться для представителей бизнеса, корпораций.

Выстраиваем корпоративную политику применения LLM-сервисов

Теперь, когда вы понимаете основные различия между наиболее популярными сервисами, то сможете выработать для себя строгие правила использования искусственного интеллекта. Если этого не предусмотреть, то весь ваш персонал будет вести работу на свой страх и риск, что в итоге значительно повысит вероятность возникновения инцидента в области корпоративной безопасности. Так, чтобы создать собственную политику использования ИИ, вам необходимо будет реализовать несколько этапов:

1. Определите перечень LLM-сервисов, доступных к использованию в рамках вашей компании. Важно проанализировать решения, наделенные необходимыми вам функциональными возможностями и проверить каждый из них на соответствие требованиям безопасности, актуальным для вашего бизнеса. Если вы увидите, что политика безопасности тех или иных сервисов оставляет желать лучшего, вы можете полностью вычеркнуть его из применения, оставив только те нейросети, где гарантии безопасности будут достаточно высокими. К примеру, вы можете добавить в список запрещенной тот же DeepSeek или любые другие неофициальные плагины, приложения, что используются ИИ для получения доступа к пользовательским данным без дополнительного контроля со стороны службы информационной безопасности.
2. Укажите ограничения на использование конфиденциальных данных. Здесь мы говорим о том, что в ваших интересах выставить запрет на введение в любые публичные LLM-сервисы информации, относящийся к коммерческой тайне вашего бизнеса. Сюда мы можем отнести личные данные сотрудников и клиентов, внутреннюю переписку, финансовые сведения, исходный код программного обеспечения. Это та информация, которая ни в коем случае не должна попадать в общедоступные нейросети. Как вариант, вы можете заменить данные сотрудника или пользователей обезличенными метками, если без их упоминания в данном случае никак не обойтись.
3. Пропишите свод правил для работы с кодом и документами. Нельзя допустить, чтобы в облачную среду LLM-сервиса загружались документы полностью или же отдельные фрагменты кода. Они могут содержать секретную информацию. То есть здесь требуется дополнительная проверка. Особенно актуальным этот нюанс будет для разработчиков программного обеспечения, ведь в своей работе они достаточно часто используют возможности искусственного интеллекта для анализа продукта и его отладки перед запуском использования. Также в обязательном порядке перед загрузкой в нейросеть удаляются все пароли, адреса серверов, ключи API и многие другие чувствительные данные. Как вариант, в своей корпоративной политике вы можете выставить запрет на применение ИИ в программировании без использования код-ревью. Это то, что позволит минимизировать вероятность утечки секретной информации.
4. Проведите обучение персонала и предусмотрите контроль над их действиями. Даже если вы до мелочей продумаете технические меры, то они не дадут должного результата, если ваш персонал не научится пользоваться всем этим максимально корректно. В частности, рекомендуется запустить обучение или хотя бы провести небольшой инструктаж относительно безопасного использования LLM-сервисов в работе с указанием всех рисков, которые возможны при неаккуратном обращении с ИИ. То есть ваши сотрудники должны понимать всю ответственность и потенциальные риски. Лучше всего усвоить такую информацию помогают примеры. На просторах интернета их можно найти на сегодня уже немало.

А еще одним из важных моментов на этапе разработки корпоративной политики применения искусственного интеллекта будет классификация данных. Вам необходимо разделить информацию, которая используется в рабочем процессе на ту, что можно обрабатывать при помощи LLM-сервисов и ту, где подобное должно находиться под серьезным запретом. На этом моменте остановимся более подробно.

Классифицируем корпоративные данные

Вся та информация, которая находится внутри вашей корпоративной сети, имеет разную важность для бизнеса в целом. Если вы планируете использовать в работе большие языковые модели, то важно предусмотреть классификацию этих данных. Разделяя их на отдельные группы, вы сможете понять, что можно будет обрабатывать с использованием внешних LLM, а что, наоборот, ни в коем случае не должно выводить за рамки корпоративного периметра.

Так, оптимально предусмотреть разбивку информации на 3 отдельные категории:

1. Общедоступная. Это то, что можно без проблем использовать при работе с искусственным интеллектом. Сюда можно отнести все сведения, которые находятся в открытых источниках и не несут в себе ценности для сторонних лиц. Как вариант, это может быть текст маркетинговой компании, наброски пресс-релиза без конкретных данных, а также любые другие общие сведения. Но важно проверить, чтобы рядом с этой информацией не находились личные сведения. Вы должны помнить, что соглашение о неразглашении с партнерами, клиентами всегда должно соблюдаться.
2. Внутренняя информация. При соблюдении определенных мер безопасности такие сведения можно обрабатывать с использованием LLM-сервисов. Здесь мы говорим уже хоть и не о публичных данных, но об информации, которая не несет к себе критической ценности. Как вариант, это может быть аналитический отчет, сформированный на основании открытых сведений, результаты опроса персонала. Здесь важно агрегировать данные, обезличивать их. Оптимально также для выполнения таких работ использовать уже корпоративную версию нейросети, где исключается вероятность попадание информации в общий доступ. Также желательно перевести сведения в обезличенную форму, убрав либо же зашифровав названия, имена.
3. Конфиденциальные сведения. Это то, что должно находиться непосредственно внутри вашего бизнеса. Сюда относят личные данные клиентов и сотрудников, всю финансовую отчетность, исходные коды, сведения о продуктах и все то, что вы можете отнести к коммерческой тайне. Никакие внешние LLM-сервисы, даже те, которые рассказывают о высоких показателях безопасности, здесь применять нельзя. Уровень риска будет слишком высоким, а утечки таких сведений могут оказаться катастрофическими для бизнеса. Если без использования ИИ здесь не обойтись, то стоит подключить нейросеть, развернутую в вашей внутренней инфраструктуре.

Помните: все эти работы вы выполняете для обеспечения высоких показателей безопасности собственного бизнеса. Это значит, что подойти к реализации необходимо максимально профессионально и комплексно.

Как защитить данные при работе с LLM-сервисами: практические рекомендации

Даже в том случае, когда вы будете соблюдать в работе нормы и требования по безопасности работы с LLM-сервисами, выполните классификацию документации, подойдете осознанно к выбору самого инструмента, то никогда не будет лишним предусмотреть ряд дополнительных мер безопасности. Благодаря этому вы сможете обеспечить себе максимально высокий уровень защиты от различных рисков и опасностей при работе с искусственным интеллектом в корпоративной среде.

Сейчас рассмотрим ряд мер, которые предстоит дополнительно реализовать на практике.

Уделите достойное внимание настройкам конфиденциальности

Практика показывает, что многие современные платформы, работающие на основе искусственного интеллекта, предоставляют достаточно широкий набор инструментов, направленных на обеспечение защиты пользовательских данных. То ли по незнанию, то ли по нежеланию вникать в нюансы, многие люди банально игнорируют все это. Итак, в первую очередь рекомендуем убрать сохранения данных везде, где это только возможно.

Выше мы же говорили о том, что ChatGPT предлагает такую опцию. Вся ваша переписка будет удалена автоматически через 30 дней, а ее содержимое не будет использоваться в ходе машинного обучения. Подобное можно выставить и в Perplexity, а в Anthropic Claude эта возможность реализована по умолчанию. Если работа ведется через API, то важно отказаться от тренировки и логирования. В кодовых ассистентах стоит отключить телеметрию, если она у вас в данный момент активна.

Минимизируйте конкретику информации

Все те данные, которые вы планируете запускать в нейросеть очень важно обезличивать, убирать конкретику. Все вопросы должны быть обобщенными, без лишних деталей. Оптимально выстроить свое общение с LLM-сервисом на базе условных данных. То есть важно убрать все имена, которые присутствует в документах, названия городов, компаний. Если все же нет возможности удалить чувствительные фрагменты, то поменяйте их название или же скройте маркерами по типу [CONFIDENTIAL], закройте «звездочками». В любом случае ИИ-модель сможет понять контекст и предоставить вам обоснованный ответ. Но вот конкретную информацию, которой в последующем могут воспользоваться недобросовестные личности или же сама модель в ходе обучения, она не получит.

Примите во внимание технические барьеры

Крупные корпорации в дополнение к другим мерам также могут использовать на практике и технические барьеры контроля. Как вариант, можно будет интегрировать нейросети через собственные внутренние системы, подвергая все проходящие запросы дополнительному сканированию с целью выявления в них конфиденциальной информации. В итоге будет блокироваться передача во внешнюю сеть таких данных в случае их выявления.

Хотим обратить ваше внимание на современные DLP-системы. Они способны в круглосуточном режиме отслеживать трафик и блокировать попытки передачи файлов, документов со знаком «секретно» во внешние нейросети. Более того, такие решения предотвращают попадание в вашу корпоративную среду сторонних конфиденциальных данных, что исключит искажение информации.

Выбирайте для работы исключительно надежных провайдеров

Функциональные возможности большей части современных LLM-сервисов достаточно схожи, то есть у вас есть возможность для выбора. А это значит, что ставку стоит делать на те решения, которые гарантируют более высокие показатели конфиденциальности, безопасности в рабочем процессе. К примеру, корпоративные версии OpenAI всегда подвергаются аудиту SOC 2 и исключают использование клиентских данных. Anthropic также открыто говорит о собственных политиках хранения, подчеркивая регулярное удаление переписок.

Откажитесь от использования новых нейросетей, политика конфиденциальности которых изложена размыто или же у вас сомнения в ее соблюдении. Вы вправе обращаться к поставщикам с просьбой предоставить документацию о реализованных мерах безопасности. Если подобного нет или вам отказываются ее предоставить, проходите мимо.

Подключайте локальные решения

Лучший способ обезопасить свой бизнес при работе с большими языковыми моделям — это развернуть собственную внутреннюю нейросеть. Особенно актуальным такое решение будет для компаний, которые в своей ежедневной практике сталкиваются с необходимостью обработки внушительных объемов конфиденциальной информации. Вы можете разработать собственную ИИ-модели, которая в мелочах будет адаптирована под специфику работы бизнеса, но при этом окажется абсолютно безопасной в применении.

В качестве основы вы можете взять любой LLM-сервис с открытым кодом и в последующем доработать его под свою специфику, запустить машинное обучение на основании собственной информации. В этом случае вы получаете абсолютный контроль над данными и сможете обрабатывать при помощи ИИ-модели даже конфиденциальные сведения: все действия будут выполняться в закрытой локальной среде и не выйдут за ее пределы. Вы сами настраиваете то, где будут храниться сведения, кто сможет получать к ним доступ.

Возможно, функциональность локальной нейросети будет более низкой, чем крупных моделей, но утечки здесь будут исключены. Главное — правильно настроить администрирование.

Обеспечиваем защиту интеллектуальной собственности при работе с LLM-сервисами

Сегодня абсолютно любое подключение пользователя к интернету сопряжено с серьезными рисками. С того момента, как технологии искусственного интеллекта вы получили массовое использовать их на практике, эта ситуация еще больше усугубилось. Теперь практически любой запрос, отправленный в сеть, может использоваться в ходе машинного обучения. Что произойдет в итоге? Ваш авторский текст, результаты собственных исследований, наработки могут стать частью ответов нейросети другим пользователям. Можно ли этого избежать? Вот несколько дополнительных советов:

• Выбирайте режимы без обучения. Такая возможность на сегодня реализовано во многих корпоративных и платных ИИ-моделях. Она предполагает отключение обучения на пользовательских сведениях. Использовать эту возможность стоит при работе с чувствительным контентом. То есть вы можете применять в работе 2 разные версии нейросети: одну бесплатную для общедоступной информации и вторую, как вариант тот же ChatGPT Enterprise для обработки секретных данных. Помните: выставление запрета на использование ваших сведений для машинного обучения повышает вероятность, но не гарантирует, что подобного на практике не произойдет.
• Учитывайте в работе принцип необратимости. Как только вы отправите в нейросеть свой авторский текст, то должны быть готовы к тому, что он сохранится на ее серверах. И если вы не выставите соответствующие запреты, то с высокой долей вероятности все эти данные будут использоваться при обучении новой версии ИИ-модели. Отозвать эту информацию вас не получится даже в том случае, если у вас на руках будут юридические права. Поэтому старайтесь использовать те LLM-сервисы, где можно выставить запрет на использование ваших данных. А еще лучше — не делиться с нейросетью ценной информацией.
• Обучите ИИ-модель локально на своей информации. Это то, что позволит вам обрабатывать без риска интеллектуальная собственность. То есть речь идет о том, чтобы создать достаточно узкую нейросеть исключительно под собственную работу с учетом специфики бизнеса и той базы знаний, которая сейчас имеется в вашем распоряжении. Мы уже говорили о том, что на сегодня есть много моделей с открытым кодом, которые можете взять себе за основу и снизить затраты на запуск своего LLM-сервиса.
• Используйте следы, водяные знаки или любые другие специальные маркеры. Если вы добавите подобные невидимые символы, то сможете распознать утечку. В итоге если где-то всплывет текст с таким же набором символов, то вы будете знать, откуда пошла утечка. Еще рекомендуется большие объемы материалов разбивать на отдельные элементы, перемешивать их между собой, чтобы разрушить цепочку последовательного изложения и не раскрыть сразу всю суть информации.
• Регулярно мониторьте утечки. Возьмите себе за привычку с определенной периодичностью проверять не попал ли ваш контент в открытые ИИ-модели. Сделать это можно путем мониторинга сгенерированных текстов, находящихся в свободном доступе в сети. Если вы где-то увидите свою уникальную фразу, то это вас должно насторожить и заставить задуматься об организации дополнительных мер безопасности. Делайте ставку на надежные сервисы. Те, где соблюдаются высокие показатели безопасности, ведь только так вы найдете в нейросети помощника, а не источник проблем.

В любом случае ваш подход к LLM-сервисам должен быть максимально комплексным и взвешенным. Вы должны постоянно быть в курсе актуальных тенденций и внедрять в свою работу только передовые, но при этом проверенные решения.

Подводим итоги

Безопасность использования больших языковых моделей в настоящее время еще далека от совершенства. Да, в этом направлении предпринимается немало мер, но не все они дают хорошие результаты. Это значит, что при работе с ИИ-моделями необходимо проявлять максимум осторожности, внимания. Минимизировать потенциальные риски и обеспечить возможность использования действительно передовых и функциональных нейросетей помогут мобильные прокси от сервиса MobileProxy.Space. Они в целом гарантируют конфиденциальность и безопасность работы в интернете, защиту от несанкционированных подключений, эффективное обхождение региональных блокировок и не только.

Больше о мобильных прокси вы можете узнать здесь. Также вы сможете воспользоваться бесплатным тестированием на протяжении 2 часов и убедиться в высокой функциональности и удобстве данного решения. Если в работе будут возникать технические сложности, вы всегда сможете обратиться в службу поддержки, работающую в круглосуточном режиме.

Поделитесь статьёй: