Abordando temas de privacidad en modelos de lenguaje grandes

En el mundo actual, los modelos de lenguaje grande (LLMs) se usan un montón para diversas tareas. Sin embargo, hay problemas de privacidad con estos modelos. A menudo recuerdan detalles de los datos con los que fueron entrenados, lo que puede llevar a filtraciones de datos. Esto es un problema porque esos datos pueden contener información sensible, como detalles personales o contenido con derechos de autor.

#¿Qué es la Filtración de datos?

La filtración de datos ocurre cuando un modelo revela información que no debería, generalmente durante su salida. Por ejemplo, un usuario podría pedirle al modelo que genere texto, y podría incluir accidentalmente información privada que almacenó de sus datos de entrenamiento. Esto podría significar filtrar correos electrónicos, números de teléfono o incluso información sensible de negocios.

#El desafío de la adaptación

Muchas empresas más pequeñas no tienen los recursos para entrenar un modelo grande con sus propios datos. En cambio, a menudo usan modelos preentrenados y los adaptan para tareas específicas. La adaptación es cuando tomas un modelo que ya ha sido entrenado con una gran cantidad de datos y lo ajustas para que funcione mejor con un conjunto de datos más pequeño y específico.

El problema es que durante la adaptación, los modelos aún pueden recordar datos sensibles, no solo de los nuevos datos con los que se ajustan, sino también de los datos originales con los que fueron entrenados. Esto significa que incluso si una empresa usa un modelo adaptado, aún hay posibilidad de que la información privada se filtre.

#Preocupaciones de privacidad

Cuando una empresa adapta un modelo, a menudo usa su propio conjunto de datos. Este conjunto de datos puede incluir información privada, lo que puede llevar a violaciones de privacidad. Por ejemplo, si el conjunto de entrenamiento tiene detalles personales, el modelo adaptado podría generar salidas que contengan esta información. Esto puede suceder incluso si el conjunto de datos parece inofensivo, como una colección de textos públicos.

#El papel del "Desaprender"

Para contrarrestar la posible filtración de datos sensibles, las empresas pueden usar un método llamado "desaprender". Esto significa quitar piezas específicas de datos de un conjunto de datos y reentrenar el modelo con el nuevo conjunto de datos. El "desaprender" permite a las empresas cumplir con leyes de privacidad, como el derecho a ser olvidado, donde las personas pueden solicitar que se elimine su información.

Sin embargo, investigaciones muestran que cuando se "desaprenden" ciertos puntos de datos, puede llevar a nuevas vulnerabilidades. Después de eliminar información sensible, otros puntos de datos que antes eran seguros podrían empezar a filtrarse también. Esta situación plantea preocupaciones legales y de privacidad significativas para las empresas que usan estos modelos.

#Evidencia de filtración de datos

Muchos estudios han demostrado que los modelos de lenguaje pueden filtrar tanto datos de adaptación como de preentrenamiento. Por ejemplo, los modelos adaptados pueden generar salidas que coinciden con puntos de datos específicos de sus conjuntos de entrenamiento. En ensayos, los investigadores encontraron que incluso cuando un modelo se adapta a un conjunto de datos público, aún puede producir salidas que contienen información no incluida en los datos de adaptación pero presente en los datos de entrenamiento originales.

#¿Qué se puede hacer?

Las organizaciones que utilizan LLMs deben tomar la privacidad en serio. Esto implica considerar no solo los datos con los que se entrenan sus modelos, sino también cómo pueden implementar medidas para prevenir filtraciones. Algunas recomendaciones incluyen:

• Auditorías regulares: Las empresas deberían revisar rutinariamente las salidas de sus modelos para identificar cualquier información personal o sensible que se esté filtrando.

• Medidas de privacidad dinámicas: Implementar controles continuos para asegurarse de que los datos recién añadidos no comprometan la privacidad. Esto incluye monitorear los procesos de adaptación y "desaprender".

• Colaboración con expertos legales: Trabajar con equipos legales para entender las implicaciones de la filtración de datos y asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.

#La importancia de la discusión interdisciplinaria

Los hallazgos sobre la filtración de datos y el "desaprender" en LLMs destacan la necesidad de conversaciones interdisciplinarias entre los campos de la inteligencia artificial y la ley. A medida que la tecnología avanza rápidamente, tener regulaciones en su lugar para proteger la privacidad de las personas es crucial. Estas discusiones pueden llevar a mejores políticas y prácticas que aseguren que los datos se manejen de manera responsable y ética.

#Conclusión

En resumen, la filtración de datos y el "desaprender" presentan desafíos significativos para las empresas que utilizan modelos de lenguaje grande. Mientras que estas herramientas pueden ser poderosas para diversas aplicaciones, su potencial para filtrar información privada plantea preocupaciones críticas de privacidad y legales. Las empresas deben tomar medidas activas para gestionar estos riesgos y asegurarse de que cumplan con las leyes de privacidad. Haciendo esto, pueden construir confianza con sus usuarios mientras utilizan tecnología de vanguardia.