Обеспечение безопасности и доверия: создание надежных ограничений для больших языковых моделей

Растущая важность ограничений для ИИ

С развитием больших языковых моделей (LLM) и их широким применением растут и риски непреднамеренного поведения, галлюцинаций и вредоносных результатов. Отрасли здравоохранения, финансов, образования и обороны всё активнее используют ИИ, что увеличивает потребность в надежных механизмах безопасности. Ограничения для ИИ — это технические и процедурные меры, которые помогают согласовать системы с человеческими ценностями и политиками.

Недавние данные подтверждают эту необходимость: Индекс ИИ Стэнфорда 2025 года зафиксировал рост инцидентов, связанных с ИИ, на 56,4% в 2024 году — всего 233 случая. Кроме того, крупные ИИ-компании получили низкие оценки по планированию безопасности от Future of Life Institute, ни одна не превысила оценку C+.

Что такое ограничения для ИИ?

Ограничения ИИ представляют собой комплексные меры безопасности, встроенные в процесс разработки ИИ, выходящие за рамки простых фильтров вывода. Включают архитектурные решения, механизмы обратной связи, политические ограничения и мониторинг в реальном времени. Их можно разделить на три категории:

Ограничения до развертывания: аудит данных, red-teaming моделей, настройка политик. Например, Aegis 2.0 содержит 34 248 аннотированных взаимодействий по 21 категории безопасности.
Ограничения во время обучения: обучение с подкреплением с человеческой обратной связью (RLHF), дифференциальная приватность, слои снижения предвзятости. Однако пересекающиеся датасеты могут ослабить эти меры и позволить обходы.
Ограничения после развертывания: модерация вывода, непрерывная оценка, проверка с использованием дополнительных данных, резервные маршруты. Бенчмарк Unit 42 (июнь 2025) выявил много ложных срабатываний в инструментах модерации.

Принципы надежного ИИ

Надежный ИИ базируется на нескольких ключевых принципах:

Надежность: модель должна стабильно работать при изменениях данных и атакующих входах.
Прозрачность: логика работы должна быть понятна пользователям и аудиторам.
Ответственность: необходимо отслеживать действия и ошибки модели.
Справедливость: выводы не должны усиливать социальные предубеждения.
Сохранение приватности: важны методы федеративного обучения и дифференциальной приватности.

Законодательство в области управления ИИ стремительно развивается: в 2024 году было выпущено 59 нормативных актов в 75 странах. ЮНЕСКО также разработала глобальные этические рекомендации.

Оценка LLM: выход за рамки точности

Оценка больших языковых моделей включает несколько аспектов:

Фактичность: насколько часто модель генерирует выдуманные данные.
Токсичность и предвзятость: обеспечивается ли инклюзивность и безопасность вывода.
Согласованность: следует ли модель безопасно инструкциям.
Управляемость: возможность направлять модель согласно намерениям пользователя.
Надежность: устойчивость к вредоносным запросам.

Методы оценки

Автоматические метрики BLEU, ROUGE, perplexity используются, но недостаточны сами по себе.
Оценка с участием человека обеспечивает экспертные аннотации по безопасности и тону.
Адверсариальное тестирование с red-teaming проверяет эффективность ограничений.
Проверка фактов с использованием внешних баз знаний.

Широко применяются комплексные инструменты, такие как HELM и HolisticEval.

Встраивание ограничений в архитектуру LLM

Интеграция ограничений начинается с этапа проектирования:

Слой обнаружения намерений: классифицирует потенциально небезопасные запросы.
Слой маршрутизации: перенаправляет запросы к системам с дополнительным поиском (RAG) или на проверку человеком.
Фильтры постобработки: выявляют вредоносный контент перед выводом.
Обратная связь: включает отзывы пользователей и непрерывную донастройку.

Открытые фреймворки Guardrails AI и RAIL предоставляют модульные API для реализации этих компонентов.

Проблемы безопасности и оценки LLM

Остаются значительные сложности:

Неоднозначность оценки: определения вредоносности и справедливости зависят от контекста.
Баланс между адаптивностью и контролем: чрезмерные ограничения снижают полезность модели.
Масштабирование человеческой обратной связи: обеспечить качество при миллиардах взаимодействий сложно.
Неясность внутренних механизмов: модели на основе трансформеров остаются "черными ящиками".

Исследования показывают, что слишком строгие ограничения приводят к высоким ложным срабатываниям и непригодным результатам.

К ответственной разработке ИИ

Ограничения — это не окончательное решение, а развивающаяся система защиты. Создание надежного ИИ требует комплексного подхода с архитектурной устойчивостью, постоянной оценкой и этическим прогнозированием. Безопасность и доверие должны стать центральными задачами при разработке, чтобы ИИ стал надежным партнером, а не непредсказуемым риском.