Việc phát hiện gần đây về khả năng dễ dàng phá vỡ hạn chế (jailbreak) của robot được điều khiển bởi LLM đã làm dấy lên cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng công nghệ, với các chuyên gia và người trong ngành bày tỏ lo ngại nghiêm trọng về việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ với phần cứng tiềm ẩn nguy hiểm. Mặc dù nghiên cứu ban đầu chỉ ra điểm yếu của những hệ thống này, phản ứng của cộng đồng đã làm nổi bật những vấn đề sâu sắc hơn về trách nhiệm và việc triển khai.
Lỗ hổng Bảo mật Cơ bản Đặt ra Câu hỏi về Trách nhiệm
Các chuyên gia bảo mật trong cộng đồng nhấn mạnh rằng khả năng dễ bị tấn công của LLM thông qua jailbreak là một vấn đề đã được biết đến, tương tự như vấn đề tấn công SQL injection trong phần mềm truyền thống. Cuộc thảo luận chỉ ra một sự thiếu sót nghiêm trọng trong việc triển khai các hệ thống này với phần cứng nguy hiểm. Nhiều người cho rằng các công ty đang vội vã tích hợp LLM với robot được trang bị các khả năng có thể gây hại, như súng phun lửa hoặc xe tự lái, cần phải chịu trách nhiệm cho mọi thiệt hại có thể xảy ra.
Khi bất kỳ ai tương tác với lĩnh vực LLM trong vòng 15 phút đều có thể biết rằng jailbreak hay prompt injection hoặc kết quả ngẫu nhiên là điều không thể tránh khỏi, bất kỳ người nào thiếu thận trọng quyết định kết nối LLM với, ví dụ như súng phun lửa hoặc xe hơi, cần phải chịu trách nhiệm cho mọi thương tích hoặc thiệt hại.
Những mối quan ngại chính của cộng đồng:
- Việc phá vỡ hệ thống bảo mật của các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLM ) được xem là điều không thể tránh khỏi
- Cần có các cơ chế bảo vệ vật lý ngoài phần mềm
- Trách nhiệm giải trình trong việc tích hợp phần cứng
- Thách thức về quy định toàn cầu
- Cần có các hệ thống AI có khả năng giải thích được
 |
|---|
| Hình ảnh này mô tả tình huống một người dùng cố gắng thao túng robot thực hiện một hành động nguy hiểm, làm nổi bật các vấn đề về trách nhiệm giải trình mà các chuyên gia đã nêu ra liên quan đến việc kết hợp LLM với các thiết bị có khả năng gây hại |
Các Phương pháp Thay thế để Đảm bảo An toàn
Cuộc thảo luận của cộng đồng đã đưa ra một số phương pháp tiềm năng để giảm thiểu rủi ro. Các đề xuất bao gồm việc triển khai cảm biến vật lý và các quy trình độc lập có thể vô hiệu hóa robot nếu chúng vượt quá giới hạn nhất định. Một số khác đề xuất sử dụng nhiều hệ thống hoạt động song song, trong đó một hệ thống đóng vai trò giám sát an toàn cho hệ thống khác. Tuy nhiên, vẫn có nhiều hoài nghi về việc chỉ dựa vào các giải pháp dựa trên phần mềm.
Các Phương Pháp An Toàn Được Đề Xuất:
- Cảm biến vật lý và công tắc ngắt khẩn cấp
- Hệ thống giám sát song song
- Khuôn khổ trách nhiệm rõ ràng
- Giám sát theo quy định
- Các ràng buộc an toàn ở cấp độ phần cứng
Thách thức trong Việc Thực hiện Quy tắc An toàn
Trong khi một số thành viên cộng đồng đề cập đến Ba Định luật Robot của Asimov như một khuôn khổ tiềm năng, các chuyên gia chỉ ra rằng việc thực hiện những quy tắc như vậy trong hệ thống AI hiện tại gặp phải những thách thức cơ bản. Bản chất xác suất của LLM có nghĩa là chúng không thực sự hiểu được các lệnh hoặc ngữ cảnh, khiến việc thực thi các quy tắc an toàn nghiêm ngặt trở nên khó khăn. Cuộc thảo luận nhấn mạnh nhu cầu nghiên cứu thêm về các mạch thần kinh có thể giải thích được và các kiến trúc thay thế.
Quan ngại về Quy định Toàn cầu
Một mối quan tâm đáng kể từ cộng đồng là khả năng các tác nhân độc hại tạo ra các mô hình không hạn chế khi công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn. Các biện pháp bảo vệ hiện tại được triển khai bởi các công ty phương Tây có thể trở nên không còn phù hợp khi yêu cầu về năng lực tính toán giảm xuống và các tác nhân khác nhau phát triển phiên bản riêng của họ.
Sự đồng thuận của cộng đồng cho thấy mặc dù các giải pháp kỹ thuật là quan trọng, nhu cầu cấp thiết hơn là thiết lập các khuôn khổ quy định và biện pháp trách nhiệm rõ ràng. Khi những công nghệ này trở nên phổ biến hơn, trọng tâm nên là thiết lập cơ chế giám sát và chuỗi trách nhiệm phù hợp thay vì chỉ dựa vào các biện pháp bảo vệ kỹ thuật.
Nguồn tham khảo: It's Surprisingly Easy to Jailbreak LLM-Driven Robots