GPT modelinin güvenilirliğinin kapsamlı değerlendirmesi

Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modelleri için (LLMs) kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladı. Bu araştırma, en son "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğini Kapsamlı Değerlendirme" başlıklı makalede ayrıntılı olarak sunulmuştur.

Araştırma ekibi, daha önce açıklanmamış bazı güvenilirlik ile ilgili açıklar buldu. Örneğin, GPT modelleri yanıltılmaya eğilimli olup toksik ve önyargılı çıktılar üretebiliyor ve eğitim verileri ile diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabiliyor. Dikkate değer bir nokta, standart kıyaslama testlerinde GPT-4'ün genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetle tasarlanmış sistemler veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında GPT-4'ün daha kolay hedef haline gelmesidir. Bunun nedeni, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha hassas bir şekilde takip etmesidir.

GPT modelinin güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için araştırma ekibi, saldırganlık dayanıklılığı, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlali gibi sekiz farklı açıdan analiz gerçekleştirdi. Değerlendirme süreci, çeşitli yapılandırma senaryolarını, görevleri, göstergeleri ve veri setlerini kapsadı.

Rekabetçi dayanıklılık açısından, araştırmacılar üç değerlendirme senaryosu tasarladılar: standart referans AdvGLUE testi, farklı kılavuz görev açıklamaları ile yapılan AdvGLUE testi ve daha zorlu olan AdvGLUE++ testi. Bu testler, GPT modelinin mevcut metin saldırılarına karşı hassasiyetini değerlendirmeyi ve diğer ileri düzey modellerle karşılaştırmayı amaçlamaktadır.

Araştırma sonuçları, GPT modellerinin karşıt gösterimler konusunda ilginç özellikler sergilediğini göstermektedir. GPT-3.5 ve GPT-4, gösterime eklenen karşıt örneklerden yanıltılmamaktadır ve hatta bunlardan fayda sağlayabilir. Ancak, dolandırıcılık karşıtı gösterimler sağlandığında, her iki model de özellikle karşıt gösterimler kullanıcı girişine yakın olduğunda karşıt girdi ile yanlış tahminler yapabilir. Bu açıdan, GPT-4'ün GPT-3.5'ten daha fazla etkilenme eğiliminde olduğu görülmektedir.

Zehirleyici ve önyargı açısından yapılan araştırmalar, GPT-3.5 ve GPT-4'ün olumlu ve amacısız sistem ipuçları altında çoğu klişe temasıyla ilgili önyargılarının belirgin olmadığını göstermiştir. Ancak yanıltıcı sistem ipuçlarıyla karşılaştıklarında, her iki model de önyargılı içerikleri "kandırılarak" kabul edebilir. Dikkate değer bir nokta, GPT-4'ün, hedeflenmiş yanıltıcı sistem ipuçlarından daha kolay etkilendiğidir.

Gizlilik ihlali sorunları hakkında yapılan araştırmalar, GPT modellerinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini ifşa edebileceğini göstermektedir. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanılması, bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, GPT modelleri, diyalog geçmişine eklenmiş özel bilgileri de sızdırabilir. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında (PII) açısından GPT-3.5'ten daha iyi performans gösterirken, her iki model de gizlilik ihlali gösterimleriyle karşılaştıklarında sorunlar yaşayabilir.

Araştırma ekibi bu bulguları kamuya açıklayarak daha fazla araştırmacıyı bu çalışmaya katılmaya teşvik etmek ve daha güçlü, daha güvenilir modeller oluşturmak için birlikte çaba göstermeyi umuyor. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, yeni modellerde tam değerlendirme yapmayı basit ve verimli hale getiren, kullanımı kolay ve ölçeklenebilir bir kıyaslama kodu sunuyorlar.

Bu araştırma, mevcut GPT modellerinin güvenilirlik açısından sahip olduğu avantajları ve potansiyel tehditleri ortaya koymakla kalmayıp, aynı zamanda gelecekteki yapay zeka güvenliği araştırmaları için önemli bir referans ve yön sağlamaktadır. Büyük dil modellerinin çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmasıyla birlikte, bunların güvenilirliğini ve güvenliğini sağlamak giderek daha önemli hale gelecektir.