La Vulnerabilidad de la Inteligencia Artificial: Un Estudio Revela Fallos de Seguridad
El 5 de junio, Nueva York fue el escenario de un evento centrado en la discusión de métodos de auditoría de modelos de Inteligencia Artificial (IA) en términos de sesgo, rendimiento y cumplimiento ético. La reunión tuvo lugar en un contexto en el que un estudio de Amazon Web Services ha revelado fallos de seguridad en modelos de lenguaje de gran tamaño.
Los Ataques Adversarios: Una Amenaza para la IA
El estudio reveló que los sistemas de IA pueden ser manipulados para producir respuestas dañinas o no éticas, siendo los modelos de lenguaje de voz especialmente vulnerables a los «ataques adversarios». Estos ataques ocurren cuando se introducen perturbaciones en los datos de entrada de un sistema de IA con la intención de provocar errores en sus respuestas.
Los investigadores demostraron la susceptibilidad de los modelos de lenguaje de voz a estas perturbaciones adversarias y a los ataques de transferencia, donde los ataques diseñados para un modelo específico se aplican a otros diferentes. Con acceso total al modelo, los investigadores lograron una tasa de éxito del 90% en comprometer sus barreras de seguridad.
Estos ataques adversarios pueden ejecutarse en diferentes modelos de IA de respuesta a preguntas habladas. Los ataques de audio elaborados en un modelo a menudo se transfieren a otros, con una tasa de éxito en este escenario de «caja negra» del 10%.
Implicaciones y Contramedidas: Protegiendo la IA de Voz
Las implicaciones de estos ataques adversarios son alarmantes. Las empresas dependen cada vez más de la IA de voz para el servicio al cliente, análisis de datos y otras funciones. Los ataques adversarios podrían usarse para fraude, espionaje o incluso daño físico.
Frente a esta amenaza, los investigadores proponen contramedidas como agregar ruido aleatorio a la entrada de audio, técnica que redujo significativamente la tasa de éxito del ataque en los experimentos.
Los modelos de lenguaje de voz en el estudio fueron entrenados en datos de diálogo para lograr un rendimiento de vanguardia en tareas de respuesta a preguntas habladas. Sin embargo, estos resultados subrayan la necesidad de priorizar la seguridad en el desarrollo y despliegue de la IA de voz.
Para garantizar esta seguridad, es imprescindible que los reguladores y los grupos de la industria colaboren para establecer estándares rigurosos y protocolos de prueba. Solo de esta manera podremos aprovechar todo el potencial de la IA de voz sin poner en riesgo la seguridad y la privacidad de los usuarios.
Sandra es especialista en marketing digital y experta en redes sociales. Ha completado un posgrado en Comunicación y RRPP de marcas de moda en Idep Barcelona, así como otro en Marketing y reputación online: comunidades virtuales. Sandra está al tanto de las últimas tendencias y mejores prácticas en redes sociales, y eso se refleja en su trabajo diario generando un impacto positivo en el mundo digital.
