Risques de désinformation dans les grands modèles linguistiques

Les grands Modèles de langage (LLMs) sont des programmes informatiques capables de traiter et de générer du texte semblable à celui des humains. Ils ont pas mal de connaissances en médecine et peuvent aider avec plusieurs tâches médicales. Cependant, des études récentes montrent que ces modèles peuvent être vulnérables à des attaques ciblées qui injectent de fausses informations dans leurs réponses. Cela pose des défis importants pour leur utilisation dans le domaine de la santé.

Dans une étude, des chercheurs ont modifié une petite partie du fonctionnement d'un modèle pour insérer des faits médicaux incorrects. C'était possible en changeant juste 1,1 % des paramètres internes du modèle. Les informations incorrectes sont alors apparues dans les réponses du modèle, tout en gardant une bonne capacité à gérer d'autres tâches. L'étude a impliqué la vérification de 1 038 déclarations médicales fausses pour montrer à quel point la Désinformation pouvait être facilement intégrée dans le modèle.

La possibilité de manipuler ces modèles soulève des questions urgentes de sécurité et de Confiance. Si ces modèles sont utilisés dans des environnements médicaux, des informations incorrectes pourraient entraîner des conséquences dangereuses pour les patients. C'est pourquoi il est crucial de renforcer les mesures de protection, d'assurer une vérification approfondie des informations et de contrôler l'accès à ces modèles.

Les modèles de base, qui sont de grands réseaux de neurones artificiels, sont formés en utilisant une grande quantité de données. Bien que la formation de ces modèles nécessite beaucoup de ressources, le résultat est un système capable de réaliser de nombreuses tâches dans des domaines comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et même la conception de protéines. Les grands modèles de langage peuvent analyser des textes, générer des écrits semblables à ceux des humains et donner des consultations sur des sujets médicaux.

Cependant, les modèles les plus avancés, comme GPT-4, ne sont généralement pas accessibles au public. Cela signifie que des entreprises privées pourraient recevoir des informations sensibles qui pourraient enfreindre les normes de confidentialité essentielles dans le domaine de la santé. Pour cette raison, les modèles médicaux pourraient devoir utiliser des systèmes open source qui peuvent être ajustés et exécutés dans des environnements sécurisés sans compromettre les données des patients.

Certaines organisations, comme Meta et Eleuther AI, ont rendu des LLMs open source disponibles. Des laboratoires de recherche ont commencé à affiner ces modèles pour des tâches médicales. Ce processus implique généralement de télécharger un modèle depuis un système central, de faire les ajustements nécessaires, puis de re-télécharger le modèle mis à jour pour que d'autres puissent l'utiliser.

Malheureusement, ce système a des vulnérabilités. Des chercheurs ont découvert que les LLMs peuvent être influencés par des attaques ciblées et peuvent être modifiés de manière spécifique. Ces changements peuvent amener le modèle à donner des conseils médicaux nuisibles, formulés par quelqu'un avec de mauvaises intentions. Les chercheurs ont montré qu'ils pouvaient ajuster le modèle pour changer ses connaissances dans un domaine tout en laissant tout le reste identique.

En modifiant soigneusement les connaissances internes du modèle, ils ont réussi à insérer des informations erronées tout en gardant la performance globale du modèle intacte. Ils ont également constaté que les fausses informations restaient même lorsque les questions étaient reformulées, indiquant que le modèle avait intégré ces connaissances incorrectes dans sa compréhension interne.

L'étude a également mis en évidence comment ces attaques de désinformation ciblées pouvaient être générales et non limitées à une seule invite. Par exemple, après avoir modifié le modèle pour dire qu'un médicament était utilisé à une autre fin, le modèle a continué à fournir cette fausse information dans divers contextes. Cela soulève de sérieuses inquiétudes car les patients pourraient recevoir des conseils médicaux trompeurs basés sur des informations erronées.

Détecter de telles attaques peut être très difficile. Si la performance globale d'un modèle devait décliner après une attaque, il pourrait être plus facile d'identifier de tels problèmes par des tests standard. Cependant, les résultats ont montré que le modèle manipulé maintenait ses capacités générales. Ainsi, identifier des changements subtils dus à la désinformation devient plus complexe.

Il est vital d'avoir confiance dans ces modèles s'ils doivent être intégrés dans les pratiques de santé. Mais la possibilité de manipulation présente des obstacles importants à leur acceptation. La confiance doit être fondée sur l'exactitude et la fiabilité de ces modèles. Des recherches indiquent que divers acteurs, y compris les entreprises pharmaceutiques, pourraient abuser des modèles pour promouvoir leurs produits, conduisant à de mauvaises recommandations et à la propagation de fausses informations.

En plus de ces menaces sérieuses, il y a aussi le risque de diffusion de désinformation, surtout pendant des crises, comme la pandémie de COVID-19. Si les modèles peuvent être facilement manipulés, cela peut entraîner confusion et méfiance envers les recommandations de santé publique, nuisant au final à la santé des gens à travers de fausses croyances.

Pour faire face aux risques posés par les attaques de désinformation, il est crucial de créer des stratégies de détection et d'atténuation solides. Un moyen d'assurer l'intégrité des modèles est de créer un identifiant unique pour chaque paramètre du modèle. En comparant le modèle original avec toute version altérée, il est possible de détecter des modifications non autorisées. Cependant, la mise en œuvre d'un tel système peut nécessiter un effort significatif de la part des agences réglementaires.

En résumé, les études montrent que les LLMs en médecine peuvent être délibérément modifiés pour incorporer des connaissances fausses. Ce changement de connaissance peut se manifester de manières au-delà des prompts originaux, conduisant à la propagation d'associations médicales incorrectes. L'objectif de ces résultats n'est pas de saper l'utilité des modèles de base, mais de mettre en lumière le besoin urgent de mécanismes robustes qui peuvent détecter et contrer de telles attaques.

#Test et Évaluation des Modèles

Pour mieux comprendre l'impact des attaques de désinformation sur les LLMs, les chercheurs ont construit un ensemble de données spécialisé contenant 1 038 entrées portant sur divers médicaments et maladies. Le processus a impliqué l'utilisation d'un modèle puissant, GPT-3.5, pour rassembler des sujets biomédicaux précis et créer des tâches pour tester les modèles.

L'ensemble de données a été conçu en prêtant une attention particulière à la structure. Chaque entrée de l'ensemble de données comprenait des exemples clairs du contenu attendu et des instructions pour générer des réponses. Un professionnel de la santé a examiné une partie de ces entrées pour vérifier leur exactitude, confirmant que la majorité était conforme aux tâches visées.

Les chercheurs ont ensuite employé plusieurs méthodes pour évaluer l'efficacité de leurs attaques de désinformation. Ils ont utilisé divers indicateurs pour évaluer la probabilité que le modèle génère des réponses correctes ou incorrectes. Cette évaluation a inclus la mesure de la fréquence à laquelle une déclaration manipulée était privilégiée par rapport à une déclaration correcte et l'alignement des réponses générées avec l'information incorrecte.

Malgré la manipulation réussie du modèle, sa performance globale sur d'autres tâches non liées est restée stable, ce qui souligne la subtilité et le danger de ces attaques de désinformation. Ces résultats étaient cohérents entre différents modèles, indiquant une vulnérabilité généralisée qui pourrait potentiellement impacter le domaine Médical.

#Conséquences de la Désinformation dans le Secteur de la Santé

Les implications de ces résultats sont significatives. Avec l'adoption rapide des LLMs dans le secteur de la santé, il y a un besoin immédiat de prudence. La confiance dans ces modèles est essentielle pour leur intégration dans la pratique clinique, et l'existence de vulnérabilités mine cette confiance.

Les acteurs malveillants pourraient exploiter ces points faibles, entraînant des conséquences sévères pour les patients qui dépendent de ces modèles pour des informations précises. Il y a un fort risque d'erreurs de diagnostic ou de recommandations de traitement incorrectes si un modèle est manipulé.

Par exemple, la désinformation pourrait fausser les recommandations concernant des médicaments ou des traitements basés sur de fausses affirmations sur leur efficacité. De tels scénarios pourraient avoir des conséquences désastreuses pour la sécurité des patients et la santé publique.

De plus, le potentiel de diffusion de la désinformation durant les crises sanitaires souligne l'importance d'assurer l'intégrité des modèles médicaux. Une désinformation non contrôlée peut conduire à la confusion du public, au rejet de mesures de santé vitales et à un risque accru de problèmes de santé pour la population.

#Construire des Solutions et des Sauvegardes

S'attaquer aux défis posés par la désinformation dans les LLMs nécessite une approche réfléchie. Créer des sauvegardes solides implique :

1. Mécanismes de Détection : Développer des systèmes capables d'identifier rapidement et avec précision les modèles altérés.

2. Protocoles de Vérification : Mettre en œuvre des processus pour confirmer l'authenticité des informations du modèle avant qu'elles ne soient utilisées dans des environnements de santé.

3. Supervision Réglementaire : Établir des directives claires pour l'utilisation des LLMs en médecine, garantissant responsabilité et sécurité.

4. Recherche Continue : Continuer à étudier la performance et les vulnérabilités de ces modèles pour suivre l'évolution des menaces.

En se concentrant sur ces domaines, les parties prenantes peuvent travailler à rendre les LLMs plus sûrs et plus fiables dans les environnements médicaux. L'objectif n'est pas d'éliminer l'utilisation de ces outils puissants, mais d'améliorer leur fiabilité et de s'assurer qu'ils servent au mieux les intérêts des patients et des prestataires de soins.

En conclusion, bien que les grands modèles de langage aient un potentiel immense en médecine, les risques associés aux attaques de désinformation soulignent la nécessité d'une gestion prudente et de mesures de sécurité rigoureuses. La communauté médicale doit donner la priorité à la construction de la confiance et à la protection contre les vulnérabilités pour garantir la sécurité des patients et l'intégrité des pratiques de santé.