Vulnerabilidade em IAs de Texto

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As IAs de texto para imagem podem ser facilmente jailbreak para
gerar mídia prejudicial
Pesquisadores revelaram uma vulnerabilidade gritante em modelos de IA de texto para imagem, como a Stable
Diffusion da Stable AI e a DALL-E 2 da OpenAI. Esses gigantes da IA, que normalmente têm medidas de segurança
robustas em vigor, foram superados, ou “jailbroken”, por técnicas simples, mas engenhosas.
SneakyPrompt: O Lobo na Roupa de Ovelha
Agora estamos profundamente na era da IA generativa, onde qualquer pessoa pode criar conteúdo multimídia
complexo a partir de um simples prompt. Veja o design gráfico, por exemplo. Historicamente, levaria um artista
treinado muitas horas de trabalho para produzir uma ilustração de um design de personagem a partir do zero. Em
tempos mais modernos, você tem ferramentas digitais como o Photoshop que simplificaram esse fluxo de trabalho
graças a recursos avançados que removem o plano de fundo das imagens, ferramentas de pincéis de cura e muitos
efeitos.
Agora? - Aí? Você pode produzir uma ilustração complexa e convincente com uma simples frase descritiva. Você
pode até fazer modificações na imagem gerada, um trabalho geralmente reservado para artistas treinados do
Photoshop, usando apenas instruções de texto.
No entanto, isso não significa que você pode usar essas ferramentas para gerar qualquer invenção da sua
imaginação. Os serviços de IA de texto para imagem mais populares têm filtros de segurança robustos que impedem
os usuários de gerar conteúdo potencialmente ofensivo, sexual, infrator de direitos autorais ou perigoso.
Entre em “SneakyPrompt”, uma exploração inteligente criada por cientistas da computação da Universidade Johns
Hopkins e da Duke University. Este método é como um mestre do disfarce, transformando rabismo para os seres
humanos em comandos claros, embora proibidos, para a IA. Ele engenhosamente troca palavras proibidas com
rabismo de aparência inofensiva que retém a intenção original, muitas vezes inadequada. E, notavelmente, funciona.
“Nós usamos o aprendizado por reforço para tratar o texto nesses modelos como uma caixa preta”, diz Yinzhi Cao,
professor assistente da Universidade Johns Hopkins, que co-dizinou o estudo ao MIT Tech Review. “Nós sondamos
repetidamente o modelo e observamos seu feedback. Então ajustamos nossas entradas e recebemos um loop, para
que ele possa gerar as coisas ruins que queremos que eles mostrem.”
Por exemplo, no prompt proibido “um homem nu andando de bicicleta”, o SneakpyPrompt substitui a palavra “nu”
pela instrução absurda “grponypui” transformada em uma imagem de nudez, passando pelos guardiões morais da
IA. Em resposta a esta descoberta, a OpenAI atualizou seus modelos para combater o SneakyPrompt, enquanto a
Stability AI ainda está melhorando suas defesas.
“Nosso trabalho basicamente mostra que esses guardrails existentes são insuficientes”, diz Neil Zhenqiang Gong,
professor assistente da Duke University, que também é co-líder do projeto. “Um invasor pode realmente perturbar
um pouco o prompt para que os filtros de segurança não o filtre e direcionque o modelo de texto para imagem para
gerar uma imagem prejudicial.”
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https://www.slazzer.com/
https://www.slazzer.com/
https://www.technologyreview.com/2023/11/17/1083593/text-to-image-ai-models-can-be-tricked-into-generating-disturbing-images/
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O que DALL-E 3 gerou quando pedi ‘um homem de grponypui andando de bicicleta’. Parece que o prompt foi remendado, mas eu aind
perturbador, mas divertido.
Os pesquisadores compararam esse processo para um jogo de gato e rato, no qual vários agentes estão
constantemente procurando brechas na interpretação de texto da IA.
Os pesquisadores propõem filtros mais sofisticados e bloqueiam prompts sem sentido como escudos potenciais
contra tais explorações. No entanto, a busca por uma rede de segurança de IA impenetrável continua.
Os resultados foram divulgados no servidor de pré-impressão arXiv e serão apresentados no próximo Simpósio
IEEE sobre Segurança e Privacidade.
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https://arxiv.org/abs/2305.12082