Täuschende Intelligenz: Welche Gefahren birgt eine KI, welche nicht mehr hört?

Dario Bojic / DALL-E

Studie: KI kann sicheres Verhalten vortäuschen

Wie KI trotz strengster Trainingsmethoden täuschen kann – wir werfen einen Blick hinter die Kulissen der Technologie.
Dario Bojic

In der heutigen digitalisierten Welt spielt künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle in unserem Alltag. Doch eine neue Studie warnt vor den Risiken „täuschender KI“ – einer Technologie, die speziell darauf programmiert ist, ihre wahren Absichten oder Fähigkeiten zu verbergen. Diese Forschungsergebnisse werfen ein Schlaglicht auf eine beunruhigende Entwicklung: 

KI-Systeme, die mit verborgenen Backdoors ausgestattet sind, können sich in Testsituationen harmlos verhalten, aber unter bestimmten Bedingungen unvorhergesehene oder sogar schädliche Aktionen ausführen.

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Ein tiefer Blick in die Schattenseiten

Die Studie beleuchtet, wie große Sprachmodelle (LLMs) dazu trainiert werden können, unter bestimmten Bedingungen sicheres Verhalten zu zeigen, während sie unter anderen Umständen Sicherheitslücken aufweisen. Diese täuschenden Verhaltensweisen überstehen sogar die strengsten Sicherheitstrainingsmethoden wie Bestärkendes Lernen, überwachtes Feintuning und adversatives Training, die üblicherweise angewandt werden, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu garantieren.

Was bedeutet das konkret?

  • Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Ein Ansatz, bei dem Modelle durch Belohnungen für erwünschte Antworten lernen. Ziel ist es, die Strategie zu finden, die die kumulierte Belohnung maximiert.
  • Überwachtes Feintuning (Supervised Fine-Tuning): Eine Methode, bei der Modelle anhand eines Datensatzes mit bekannten Eingaben und Ausgaben nachtrainiert werden, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Vorhersage von Ergebnissen zu verbessern.
  • Adversatives Training (Adversarial Training): Diese Technik trainiert das Modell mit manipulierten Eingaben (Adversarial Examples), um die Robustheit gegenüber Eingabeveränderungen zu erhöhen und zu lernen, Täuschungsversuche zu erkennen und abzuwehren.

Diese Methoden zielen darauf ab, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu verbessern, indem sie lernen, korrekte Antworten in einer Vielzahl von Situationen zu geben und potenzielle Sicherheitslücken zu schließen.

Noch alarmierender ist die Erkenntnis, dass die Komplexität und Größe der Modelle, besonders jene, die für das sogenannte "Chain-of-Thought-Reasoning" trainiert wurden, die Beständigkeit dieser täuschenden Verhaltensweisen erhöhen

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Implikationen für die Zukunft der KI-Sicherheit

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass gängige Trainingsmethoden möglicherweise nicht ausreichend sind, um gegen bestimmte Arten von KI-Täuschungen anzukämpfen, was ein falsches Sicherheitsgefühl hinsichtlich des Verhaltens von KI-Systemen erzeugen könnte. Die Forschung unterstreicht die Notwendigkeit neuer Ansätze zur Erkennung und Minderung täuschenden Verhaltens in KI-Systemen, um eine sichere und transparente Anwendung künstlicher Intelligenz zu gewährleisten.