Методы обеспечения конфиденциальности в генеративном искусственном интеллекте и больших языковых моделях: нарративный обзор

Генеративный искусственный интеллект, включая большие языковые модели (LLM), преобразовал парадигму генерации данных и создания творческого контента, однако этот прогресс вызывает серьезные опасения в области конфиденциальности, особенно когда модели обучаются на чувствительных данных. В настоящем обзоре представлен всесторонний анализ методов обеспечения конфиденциальности, направленных на защиту данных в генеративном искусственном интеллекте, таких как дифференциальная конфиденциальность (DP), федеративное обучение (FL), гомоморфное шифрование (HE) и безопасные многосторонние вычисления (SMPC). Эти методы снижают риски, включая инверсию модели, утечку данных и атаки вывода о принадлежности, которые особенно актуальны для больших языковых моделей. Кроме того, в обзоре рассматриваются новые решения, включая технологии повышения конфиденциальности и постквантовую криптографию, как перспективные направления дальнейшего повышения конфиденциальности в системах генеративного искусственного интеллекта. Признавая математическую невозможность достижения абсолютной конфиденциальности, обзор подчеркивает необходимость согласования технических мер защиты с правовыми и нормативными рамками для обеспечения соблюдения законодательства о защите данных. Обсуждая этические и правовые последствия рисков конфиденциальности в генеративном искусственном интеллекте, авторы обзора подчеркивают необходимость сбалансированного подхода, учитывающего производительность, масштабируемость и сохранение конфиденциальности. Полученные результаты указывают на необходимость дальнейших исследований и инноваций для разработки методов обеспечения конфиденциальности, способных соответствовать масштабированию генеративного искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей, при соблюдении нормативных и этических стандартов.