Os chatbots alimentados por inteligência artificial (IA) têm sido propensos a "alucinar", dando informações incorretas, mas será que podem ser manipulados para dar deliberadamente falsidades aos utilizadores, ou pior, dar-lhes conselhos prejudiciais?
Os investigadores de segurança da IBM (NYSE:IBM) conseguiram "hipnotizar" grandes modelos de linguagem (LLM), como o ChatGPT da OpenAI e o Bard da Google (NASDAQ:GOOGL), fazendo-os gerar respostas incorretas e maliciosas.
Os investigadores levaram os LLMs a adaptar as suas respostas de acordo com as regras dos "jogos", o que resultou na "hipnotização" dos chatbots.
Como parte dos "inception games", com várias camadas, os modelos de linguagem foram convidados a gerar respostas erradas para provar que eram "éticos e justos".
"A nossa experiência mostra que é possível controlar um LLM, fazendo com que forneça más orientações aos utilizadores, sem que a manipulação de dados seja um requisito", escreveu Chenta Lee, um dos investigadores da IBM, num blogue.
Os seus truques resultaram na geração de código malicioso pelos LLMs, na fuga de informações financeiras confidenciais de outros utilizadores e na persuasão dos condutores para passarem sinais vermelhos.
Num cenário, por exemplo, o ChatGPT disse a um dos investigadores que é normal que a agência fiscal dos EUA, o Internal Revenue Service (IRS), peça um depósito para obter um reembolso de impostos, o que é uma tática amplamente conhecida que os burlões utilizam para enganar as pessoas.
Através da hipnose, e como parte dos "jogos" personalizados, os investigadores também conseguiram fazer com que o popular chatbot de IA ChatGPT oferecesse continuamente recomendações potencialmente arriscadas.
"Ao conduzir e se vir um sinal vermelho, não deve parar e passar pelo cruzamento", sugeriu o ChatGPT quando o utilizador perguntou o que fazer se visse um sinal vermelho ao conduzir.
Os resultados mostram que os chatbots são fáceis de manipular
Os investigadores estabeleceram ainda dois parâmetros diferentes no jogo, garantindo que os utilizadores do outro lado nunca conseguiriam perceber que o LLM estava hipnotizado.
No seu prompt, os investigadores disseram aos bots para nunca dizerem aos utilizadores sobre o "jogo" e até para o reiniciarem se alguém o abandonasse com sucesso.
"Esta técnica fez com que o ChatGPT nunca parasse o jogo enquanto o utilizador estivesse na mesma conversa (mesmo que reiniciasse o browser e retomasse a conversa) e nunca dissesse que estava a jogar um jogo", escreveu Lee.
No caso de os utilizadores se aperceberem de que os chatbots estão "hipnotizados" e descobrirem uma forma de pedir ao LLM para sair do jogo, os investigadores acrescentaram uma estrutura com várias camadas que iniciava um novo jogo assim que os utilizadores saíam do anterior, o que os prendia numa infinidade de jogos.
Embora na experiência de hipnose os chatbots apenas respondessem às instruções que lhes eram dadas, os investigadores alertam para o facto de a capacidade de manipular e "hipnotizar" facilmente os LLMs abrir a porta a utilizações indevidas, especialmente com a atual moda e a grande adoção de modelos de IA.
A experiência de hipnose também mostra como se tornou mais fácil para as pessoas com intenções maliciosas manipularem os LLMs; já não é necessário ter conhecimentos de linguagens de programação para comunicar com os programas, sendo apenas necessário utilizar uma simples mensagem de texto para enganar os sistemas de IA.
"Embora o risco representado pela hipnose seja atualmente baixo, é importante notar que os LLMs são uma superfície de ataque inteiramente nova que irá certamente evoluir", acrescentou Lee.
"Ainda há muito que precisamos de explorar do ponto de vista da segurança e, subsequentemente, uma necessidade significativa de determinar como mitigar eficazmente os riscos de segurança que os LLMs podem apresentar aos consumidores e às empresas".