論文の概要: Lessons From Red Teaming 100 Generative AI Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07238v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 11:36:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:25:25.368500
- Title: Lessons From Red Teaming 100 Generative AI Products
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIプロダクト100のレッドチームから学んだこと
- Authors: Blake Bullwinkel, Amanda Minnich, Shiven Chawla, Gary Lopez, Martin Pouliot, Whitney Maxwell, Joris de Gruyter, Katherine Pratt, Saphir Qi, Nina Chikanov, Roman Lutz, Raja Sekhar Rao Dheekonda, Bolor-Erdene Jagdagdorj, Eugenia Kim, Justin Song, Keegan Hines, Daniel Jones, Giorgio Severi, Richard Lundeen, Sam Vaughan, Victoria Westerhoff, Pete Bryan, Ram Shankar Siva Kumar, Yonatan Zunger, Chang Kawaguchi, Mark Russinovich,
- Abstract要約: 近年では、生成型AIシステムの安全性とセキュリティを調査するためのプラクティスとして、AIレッド・チームリングが登場している。
私たちは、レッドチームと現実世界のリスクの調整を目的とした実践的なレコメンデーションを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5285633805077958
- License:
- Abstract: In recent years, AI red teaming has emerged as a practice for probing the safety and security of generative AI systems. Due to the nascency of the field, there are many open questions about how red teaming operations should be conducted. Based on our experience red teaming over 100 generative AI products at Microsoft, we present our internal threat model ontology and eight main lessons we have learned: 1. Understand what the system can do and where it is applied 2. You don't have to compute gradients to break an AI system 3. AI red teaming is not safety benchmarking 4. Automation can help cover more of the risk landscape 5. The human element of AI red teaming is crucial 6. Responsible AI harms are pervasive but difficult to measure 7. LLMs amplify existing security risks and introduce new ones 8. The work of securing AI systems will never be complete By sharing these insights alongside case studies from our operations, we offer practical recommendations aimed at aligning red teaming efforts with real world risks. We also highlight aspects of AI red teaming that we believe are often misunderstood and discuss open questions for the field to consider.
- Abstract（参考訳）: 近年では、生成型AIシステムの安全性とセキュリティを調査するためのプラクティスとして、AIレッド・チームリングが登場している。
この分野の欠如のため、レッド・チーム・オペレーションをどのように行うべきか、多くのオープンな疑問が投げかけられている。
Microsoftで100以上の生成型AIプロダクトをレッドチーム化する経験に基づいて、私たちが学んだ内部脅威モデルオントロジーと8つの主要な教訓を提示する。 1) システムがどこに適用できるかを理解する 2. AIシステムを壊すために勾配を計算する必要がない 3. AIのレッドチーム化は安全ベンチマークではない 4. 自動化はリスクランドスケープのより多くをカバーするのに役立つ。
私たちは、しばしば誤解されていると信じているAIのレッドチーム化の側面を強調し、検討すべき分野に関するオープンな質問について議論します。
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