論文の概要: Red-Teaming for Generative AI: Silver Bullet or Security Theater?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15897v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 05:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:50:19.702453
• Title: Red-Teaming for Generative AI: Silver Bullet or Security Theater?
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIのためのレッドチーム:銀の弾丸かセキュリティシアターか?
• Authors: Michael Feffer, Anusha Sinha, Zachary C. Lipton, Hoda Heidari
• Abstract要約: 我々は、AI産業における最近の赤チーム活動の事例を特定し、関連する研究文献を広範囲に調査し、AI赤チーム実践のスコープ、構造、基準を特徴づける。 分析の結果,活動の目的,評価対象のアーティファクト,活動の実施状況,その結果の判断など,AIの事前の方法と実践が複数の軸に沿って分散していることが判明した。 我々は、レッドチーム化は、GenAIモデルの行動改善を目的とした幅広い活動と態度を特徴付ける上で、価値ある大胆なアイデアであるかもしれないと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.14185138002871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In response to rising concerns surrounding the safety, security, and trustworthiness of Generative AI (GenAI) models, practitioners and regulators alike have pointed to AI red-teaming as a key component of their strategies for identifying and mitigating these risks. However, despite AI red-teaming's central role in policy discussions and corporate messaging, significant questions remain about what precisely it means, what role it can play in regulation, and how precisely it relates to conventional red-teaming practices as originally conceived in the field of cybersecurity. In this work, we identify recent cases of red-teaming activities in the AI industry and conduct an extensive survey of the relevant research literature to characterize the scope, structure, and criteria for AI red-teaming practices. Our analysis reveals that prior methods and practices of AI red-teaming diverge along several axes, including the purpose of the activity (which is often vague), the artifact under evaluation, the setting in which the activity is conducted (e.g., actors, resources, and methods), and the resulting decisions it informs (e.g., reporting, disclosure, and mitigation). In light of our findings, we argue that while red-teaming may be a valuable big-tent idea for characterizing a broad set of activities and attitudes aimed at improving the behavior of GenAI models, gestures towards red-teaming as a panacea for every possible risk verge on security theater. To move toward a more robust toolbox of evaluations for generative AI, we synthesize our recommendations into a question bank meant to guide and scaffold future AI red-teaming practices.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)モデルの安全性、セキュリティ、信頼性に関する懸念の高まりに対して、実践者や規制当局は、これらのリスクを特定し緩和するための戦略の重要な要素として、AIのリピートを挙げている。 しかし、ポリシー議論やコーポレートメッセージングにおけるaiのレッドチーム化の中心的役割にもかかわらず、その正確な意味、規制におけるそれが果たす役割、そしてそれがサイバーセキュリティの分野で当初考えられた従来のレッドチーム化プラクティスとどのように密接に関連しているかについて、重要な疑問が残っている。 本研究では,AI産業における赤チーム活動の最近の事例を特定し,関連する研究文献を広範囲に調査し,AI赤チーム実践のスコープ,構造,基準を特徴づける。 分析の結果,AIの事前の手法と実践は,活動の目的(しばしば曖昧である),評価対象の成果物(アクター,リソース,メソッドなど),そしてそれが通知する決定(報告,開示,緩和など)など,複数の軸に沿って分散していることが明らかとなった。 我々の知見を踏まえて、我々は、GenAIモデルの振る舞いを改善するための幅広い活動と態度を特徴付ける上で、レッドチーム化は価値ある大胆なアイデアであるかもしれない、と論じる。 生成型aiのより堅牢な評価ツールボックスに移行するために、私たちは、将来のaiレッドチームプラクティスを指導し構築するための質問バンクに、推奨事項を合成します。

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