Red Teaming met mensen en AI: De toekomst van veilige kunstmatige intelligentie

OpenAI heeft twee nieuwe papers gepresenteerd die hun inspanningen voor het verbeteren van 'red teaming' in AI-systemen verder uitleggen. Deze benadering maakt gebruik van zowel mensen als geavanceerde AI om de risico’s van nieuwe modellen te identificeren, zodat AI veiliger kan worden ingezet.

Wat is Red Teaming en waarom is het belangrijk?

Red teaming is het proces waarbij een systeem wordt getest op mogelijke risico’s en kwetsbaarheden, vaak met behulp van zowel menselijke experts als AI. Dit is van cruciaal belang voor het begrijpen van de capaciteiten en gevaren van een AI-model, en het helpt bij het ontwikkelen van veilige en betrouwbare technologie. OpenAI heeft al meerdere jaren gebruik gemaakt van red teaming en blijft de methoden voortdurend verbeteren.

Het gebruik van externe experts voor Red Teaming

Een belangrijk aspect van OpenAI's red teaming aanpak is het betrekken van externe experts die testen uitvoeren om risico's in nieuwe AI-modellen te identificeren. In hun recente paper wordt gedetailleerd beschreven hoe zij de samenstelling van red teams bepalen, welke modellen getest worden en hoe de uiteindelijke rapporten worden opgesteld. Het doel is om modellen te testen op verschillende gebieden, van misbruik tot culturele gevoeligheden, met een diversiteit aan testperspectieven en domeinkennis.

Geautomatiseerd Red Teaming: AI als partner

Naast menselijke red teamers maakt OpenAI ook gebruik van geautomatiseerde technieken voor red teaming. Dit houdt in dat AI-modellen zelf worden ingezet om fouten te identificeren, vooral op het gebied van veiligheid. Hoewel menselijke red teamers effectieve aanvallen kunnen bedenken, maakt geautomatiseerd red teaming het mogelijk om op grotere schaal te testen en meer diverse scenario’s te genereren. OpenAI heeft recent nieuwe methoden gepresenteerd die de diversiteit van aanvallen verbeteren, waardoor deze technieken effectiever zijn voor het verbeteren van de veiligheid van AI-modellen.

De beperkingen van Red Teaming

Ondanks de vooruitgang blijft red teaming een hulpmiddel en geen allesomvattende oplossing voor het beoordelen van AI-risico’s. De effectiviteit ervan is afhankelijk van de context en kan achterhaald raken naarmate AI-modellen zich ontwikkelen. Ook kan het proces informatie-gevaren met zich meebrengen, omdat het delen van bepaalde kwetsbaarheden onbedoeld misbruik kan vergemakkelijken.

OpenAI benadrukt dat hoewel red teaming essentieel is voor het verbeteren van AI-beveiliging, er voortdurend nieuwe inspanningen nodig zijn om het publieke perspectief over het gedrag van modellen en beleidsmaatregelen te integreren in dit proces.