Verstärkung der Sicherheitsstrategien für KI-Systeme durch Red Teaming bei OpenAI

OpenAIs verstärkte Sicherheitsmaßnahmen für KI-Systeme durch Red Teaming

Die Sicherheit von KI-Systemen ist ein zentrales Anliegen in der Forschung und Entwicklung. OpenAI, ein führendes Unternehmen in diesem Bereich, setzt verstärkt auf sogenannte "Red Teaming"-Methoden, um die Sicherheit seiner KI-Modelle zu gewährleisten und potenzielle Risiken zu minimieren. Red Teaming simuliert reale Angriffe und Missbrauchsszenarien, um Schwachstellen in KI-Systemen aufzudecken.

Manuelle und automatisierte Verfahren im Red Teaming

Traditionell wurden Red-Teaming-Übungen manuell durchgeführt, wobei menschliche Experten die KI-Systeme auf Schwachstellen untersuchten. Ein Beispiel hierfür ist die Testphase des Bildgenerierungsmodells DALL·E 2 im Jahr 2022. OpenAI hat diese Methode seitdem weiterentwickelt und automatisierte sowie hybride Ansätze integriert, um eine umfassendere Risikobewertung zu ermöglichen. Das Unternehmen sieht großes Potenzial in der Nutzung leistungsstarker KI, um Fehler in Modellen schneller und effizienter zu identifizieren.

Um die Transparenz und den Austausch innerhalb der KI-Community zu fördern, hat OpenAI zwei wichtige Dokumente zum Thema Red Teaming veröffentlicht: ein Whitepaper, das die Strategien für die Einbindung externer Experten beschreibt, und eine Forschungsarbeit, die eine neue Methode für automatisiertes Red Teaming vorstellt.

Die vier Säulen des externen Red Teamings bei OpenAI

Das Whitepaper "OpenAI's Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems" beschreibt vier grundlegende Schritte für effektive Red-Teaming-Kampagnen:

Zusammensetzung der Red Teams: Die Auswahl der Teammitglieder richtet sich nach den Zielen der Kampagne. Oft werden Experten aus verschiedenen Bereichen wie Naturwissenschaften, Cybersicherheit und Politik hinzugezogen, um eine umfassende Bewertung zu gewährleisten.

Zugriff auf Modellversionen: Die Festlegung, auf welche Versionen eines Modells die Red Teams Zugriff haben, beeinflusst die Ergebnisse. Frühphasenmodelle können inhärente Risiken aufzeigen, während spätere Versionen helfen, Lücken in geplanten Sicherheitsmaßnahmen zu identifizieren.

Anleitung und Dokumentation: Klare Anweisungen, geeignete Schnittstellen und eine strukturierte Dokumentation sind für eine effektive Zusammenarbeit während der Kampagnen unerlässlich. Dazu gehört die Beschreibung der Modelle, bestehender Sicherheitsvorkehrungen, Testschnittstellen und Richtlinien zur Ergebniserfassung.

Datensynthese und -auswertung: Nach der Kampagne werden die Daten analysiert, um festzustellen, ob die Beispiele mit bestehenden Richtlinien übereinstimmen oder Verhaltensänderungen erfordern. Die ausgewerteten Daten dienen als Grundlage für wiederholbare Bewertungen zukünftiger Updates.

Diese Methodik wurde beispielsweise bei der Vorbereitung der OpenAI o1-Modellfamilie für die öffentliche Nutzung angewendet, um deren Widerstandsfähigkeit gegen Missbrauch zu testen und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Angriffsplanung, Naturwissenschaften und KI-Forschung zu evaluieren.

Automatisiertes Red Teaming: Chancen und Herausforderungen

Automatisiertes Red Teaming zielt darauf ab, potenzielle Fehlerquellen in KI-Systemen zu identifizieren, insbesondere im Hinblick auf Sicherheitsaspekte. Diese Methode ist besonders effizient bei der Generierung zahlreicher Beispiele für potenzielle Fehler. Traditionelle automatisierte Ansätze hatten jedoch Schwierigkeiten, vielfältige und erfolgreiche Angriffsstrategien zu entwickeln.

OpenAIs Forschung stellt eine neue Methode vor: "Diverse And Effective Red Teaming With Auto-Generated Rewards And Multi-Step Reinforcement Learning". Diese Methode fördert die Vielfalt der Angriffsstrategien und erhält gleichzeitig deren Effektivität. KI generiert verschiedene Szenarien, wie z.B. illegale Ratschläge, und trainiert Red-Teaming-Modelle, diese Szenarien kritisch zu bewerten. Der Prozess belohnt Vielfalt und Wirksamkeit und fördert so umfassendere Sicherheitsbewertungen.

Grenzen des Red Teamings

Trotz seiner Vorteile hat Red Teaming auch Grenzen. Es erfasst Risiken zu einem bestimmten Zeitpunkt, die sich mit der Weiterentwicklung von KI-Modellen ändern können. Darüber hinaus kann der Red-Teaming-Prozess unbeabsichtigt Informationsrisiken schaffen, indem er böswillige Akteure auf noch nicht allgemein bekannte Schwachstellen aufmerksam macht. Die Bewältigung dieser Risiken erfordert strenge Protokolle und verantwortungsvolle Offenlegung.

Ausblick

Red Teaming bleibt ein wichtiger Bestandteil der Risikoerkennung und -bewertung. OpenAI betont jedoch auch die Notwendigkeit, breitere öffentliche Perspektiven auf das ideale Verhalten und die Richtlinien von KI einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Technologie mit gesellschaftlichen Werten und Erwartungen übereinstimmt.

Bibliographie: - https://www.artificialintelligence-news.com/news/openai-enhances-ai-safety-new-red-teaming-methods/ - https://openai.com/index/advancing-red-teaming-with-people-and-ai/ - https://cdn.openai.com/papers/openais-approach-to-external-red-teaming.pdf - https://forum.openai.com/public/blogs/red-teaming-ai-systems-2024 - https://adversa.ai/blog/towards-trusted-ai-week-39-open-ai-red-teaming-the-rise-of-secure-ai-startups/ - https://www.itbriefcase.net/enhancing-ai-safety-openais-red-teaming-network - https://cdn.openai.com/papers/diverse-and-effective-red-teaming.pdf - https://aisi.go.jp/assets/pdf/ai_safety_RT_v1.00_en.pdf - https://openai.com/index/red-teaming-network/ - https://aisi.go.jp/assets/pdf/ai_safety_RT_summary_v1.00_en.pdf