Yapay Zeka Dil Modellerinin Güvenilirlik Değerlendirmesi

Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley ve Yapay Zeka Güvenlik Merkezi gibi kurumların ortaklaşa yürüttüğü bir araştırma, büyük dil modellerinin (LLMs) güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir. Araştırma ekibi, kapsamlı bir değerlendirme platformu geliştirmiş ve yakın zamanda yayınlanan "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalede bulgularını ayrıntılı bir şekilde sunmuştur.

Araştırmalar, daha önce halka açıklanmayan güvenilirlikle ilgili bazı açıklar bulmuştur. Örneğin, GPT modelleri yanıltılmaya eğilimlidir, zararlı ve önyargılı çıktılar üretebilir, ayrıca eğitim verilerinden ve diyalog tarihinden gizli bilgileri sızdırabilir. Standart referans testlerinde GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olsa da, güvenlik önlemlerini aşmayı amaçlayan kötü niyetli istemlerle karşılaştığında, GPT-4 aslında daha kolay hedef haline gelmektedir. Bunun nedeni, GPT-4'ün yanıltıcı talimatlara daha katı şekilde uyması olabilir.

Araştırma ekibi, GPT modelinin güvenilirliğini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir, bu değerlendirme arasında düşmanca ortamlardaki adaptasyon da vardır. Örneğin, GPT-3.5 ve GPT-4'ün metin karşıtı saldırılara karşı dayanıklılığını değerlendirmek için üç farklı değerlendirme senaryosu tasarlamışlardır: standart referans testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan testler ve daha zorlayıcı karşıt metinler kullanılarak yapılan testler.

Araştırmalar bazı ilginç sonuçlar da buldu. Karşıtlık gösteriminde, GPT modelleri karşı-faktüel örneklerden etkilenmezken, dolandırıcılık karşıtı gösterimlerden etkilenebilir. Zehirli içerik ve önyargılar açısından, GPT modelleri iyi niyetli bir ortamda çoğu stereotip konusu için çok az bir yanlılık gösterirken, yanıltıcı ipuçları altında önyargılı içerikler üretebilir. GPT-4, GPT-3.5'e göre hedeflenmiş yanıltıcı sistem ipuçlarından daha fazla etkilenmektedir.

Gizlilik koruma konusunda yapılan araştırmalar, GPT modellerinin, özellikle ilgili bağlam veya az örnek gösterim sağlandığında, eğitim verilerindeki hassas bilgileri sızdırabileceğini ortaya koymuştur. GPT-4, kişisel kimlik bilgilerini koruma konusunda GPT-3.5'ten daha iyi performans göstermektedir, ancak her iki model de belirli türdeki kişisel bilgilere karşı güçlü bir dayanıklılık sergilemektedir. Ancak, bağlam öğrenme sürecinde gizlilik ihlali gösterimi ortaya çıktığında, her iki model de her tür kişisel bilgiyi sızdırma riski taşımaktadır.

Bu araştırma, büyük dil modellerinin güvenilirliğini değerlendirmek ve geliştirmek için önemli içgörüler sağlamaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacının katılımını teşvik etmesini ve daha güçlü, daha güvenilir modeller yaratmak için ortak çaba göstermesini ummaktadır. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, yeni modellerde tam değerlendirme yürütmeyi basit ve etkili hale getiren yüksek ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığına sahip referans kodunu açık hale getirmişlerdir.