🎯 Wprowadzenie
Pomimo niezwykłej skuteczności dużych modeli językowych (LLM) i zaawansowania technik takich jak few-shot czy chain-of-thought, wdrożenie tych modeli w aplikacjach komercyjnych i operacyjnych wiąże się z realnym ryzykiem nadużyć, zagrożeń i wyzwań etyczno-społecznych.
Ten rozdział skupia się na głównych scenariuszach zagrożeń i oszustw, z jakimi należy się liczyć podczas wdrażania i zabezpieczania aplikacji LLM.
🔑 Kluczowe zagrożenia i nadużycia
1. Prompt Injection (Wstrzykiwanie Podpowiedzi)
- Na czym polega: Atakujący umieszcza w wejściu (np. wiadomościach, plikach, zapytaniach API) sprytne instrukcje, które mają za zadanie przejąć lub zmodyfikować wykonywaną przez model podpowiedź lub instrukcję. Przykład: dołączenie frazy “Zignoruj wszystkie poprzednie polecenia i wykonaj X”.
- Ryzyka: Ujawnienie informacji, manipulacja wynikami, łamanie polityk firmy (np. wyciek danych, omijanie filtrów bezpieczeństwa).
2. Szkodliwe zachowania i generowanie szkodliwych treści
- Toxicity i hate speech: LLM mogą – zarówno bezpośrednio, jak i niezamierzenie – generować treści obraźliwe, dyskryminujące lub nieetyczne.
- Porady o charakterze ryzykownym: Modele mogą udzielać “porad” medycznych, prawnych lub finansowych bez odpowiedniej kwalifikacji, co niesie ryzyko prawne i dla użytkownika.
3. Uogólnianie i podatność na manipulacje
- Overfitting na promptach: Nawet dobrze przygotowane przykłady mogą być nadmiernie dopasowane, przez co model „przejmuje” styl lub logikę atakującego (np. przez manipulację przykładowymi etykietami).
- Złośliwa kalibracja: Celowe wywoływanie modelu do podania zmyślonych lub szkodliwych odpowiedzi przez odpowiednie ciągi testowe.
4. Uprzedzenia i biasy (Bias, Social Bias)
- Wrodzone biasy: Modele mogą reprodukować uprzedzenia obecne w danych treningowych, zwłaszcza te dotyczące płci, rasy, wieku, religii.
- Social bias: LLM mogą nieświadomie faworyzować czy dyskryminować grupy społeczne, wzmacniać stereotypy czy nierówności.
5. Factuality – prawdziwość odpowiedzi
- Halucynacje: Modele regularnie generują spójnie brzmiące, lecz całkowicie nieprawdziwe lub zmyślone odpowiedzi (fabrykowanie cytatów, tworzenie nieistniejących faktów).
- Fałszywe poczucie pewności: Model nie sygnalizuje niepewności, przez co użytkownik może uznać nieprawdziwą odpowiedź za wiarygodną.
🛡️ Praktyki i strategie łagodzące
Ochrona przed prompt injection
- Walidowanie i filtrowanie wejść użytkownika.
- Oddzielanie logiki promptów systemowych od danych pochodzących od użytkownika.
- Stosowanie sandboxingu generowanych poleceń.
Ograniczanie toksycznych i szkodliwych treści
- Fine-tuning modeli na “bezpiecznych” zbiorach danych i walidacja pod kątem contentu.
- Wdrożenie filtrów wyjściowych oraz mechanizmów moderacji AI/human-in-the-loop.
- Unikanie jednoosobowego autorytetu modeli w kwestiach medycznych/prawnych.
Minimalizowanie biasów i uprzedzeń
- Różnicowanie i audyt danych wejściowych podczas trenowania modeli.
- Przeprowadzanie regularnych testów na występowanie biasów społecznych.
- Transparentność logiki i explicite wyjaśnianie mechanizmów działania LLM.
Poprawa factuality i wiarygodności
- Dawanie modelowi jawnie pozwolenia na przyznanie się do “nie wiem”, “brak danych”.
- Uzupełnianie promptów o kontekst, cytaty źródłowe lub podejście RAG (retrieval-augmented generation).
- Weryfikacja odpowiedzi przez dedykowane algorytmy fact-checking (czasem przez drugi model).
📝 Podsumowanie praktyczne
| Ryzyko | Sposób przeciwdziałania |
|---|---|
| Prompt Injection | Walidacja i rozdzielanie wejść |
| Treści szkodliwe | Filtry, moderacja AI/human |
| Uprzedzenia | Audyt, różnicowanie danych |
| Halucynacje | Kontekst, RAG, fact-checking |
Realne zastosowanie LLM wymaga zarówno projektowania bezpiecznych promptów, jak i systematycznego audytu oraz integracji dodatkowych narzędzi (np. klasyfikatorów treści, sandboxów, testów bias/factuality) na każdym etapie rozwoju produktu opartego o AI.
👽 Brudnopis
- LLM = moc, ale i zagrożenia (prompt pollution, sygnały złośliwe, bias, halucynacje)
- Rynek: coraz więcej narzędzi do testów “prompt injection”, classifier toxicity, governance
- Audyt, interpretowalność, explainable AI – rośnie znaczenie w produkcyjnych wdrożeniach AI
- Bezpieczeństwo: testy adversarial, edukacja zespołów, feedback od użytkowników
- Mechanizmy: explicit confidence, fallback systems, monitoring abuse/attack patterns