Los pro y contra en seguridad de los datos en tiempos de I.A.

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Los grandes modelos lingüísticos (LLM) se han convertido en potentes herramientas para empresas y consumidores, capaces de generar texto de calidad humana, traducir idiomas e incluso ayudar en casos de uso empresarial. Su capacidad para mejorar la eficiencia, reducir costos, mejorar la experiencia del cliente y proporcionar información los hace muy atractivos para empleados y directivos de todos los sectores.

Sin embargo, como ocurre con todas las tecnologías emergentes, es necesario abordar los problemas de seguridad relacionados con la interacción de estos avances con datos confidenciales. En el caso de los LLM, estos riesgos se ven agravados por la enorme cantidad de datos que deben utilizar para aportar valor, lo que genera preocupación por las filtraciones de datos, las violaciones de la privacidad y la propagación de información errónea.

Consideremos un proveedor sanitario imaginario, el Hospital «Salud para todos», que ha desarrollado un asistente virtual impulsado por un LLM para responder a las preguntas médicas básicas de los pacientes y programar citas. Innovador y eficiente, este uso de la tecnologia LLM beneficiara invariablemente al negocio. Para que funcione y consiga agilizar estos procesos, el asistente debe entrenarse con un enorme conjunto de datos de historiales anónimos de pacientes e información médica disponible públicamente. Durante una interacción con el asistente, una paciente llamada Luisa pregunta por un análisis de sangre reciente, menciona su medicación y su ciudad de residencia.

Por desgracia, debido a un fallo en el filtrado de datos, el LLM estuvo expuesto a un conjunto limitado de registros de pacientes no anonimizados durante el entrenamiento. Uno de estos registros contenía detalles sobre un paciente con la misma medicación, residente en la misma ciudad que Luisa. Esta vulnerabilidad permitió al LLM revelar involuntariamente el nombre completo y el diagnóstico del otro paciente en su respuesta a Luisa, comprometiendo su privacidad.

Este ejemplo, aunque específico de la atención sanitaria, no es un caso aislado. Los riesgos inherentes a la tecnología LLM se extienden a varios sectores que manejan datos sensibles, como los servicios financieros, los seguros y los servicios jurídicos. Los LLM que manejan datos financieros podrían exponer inadvertidamente información de clientes como detalles de cuentas o historial de transacciones, los LLM formados en reclamaciones de seguros no anonimizadas podrían comprometer la privacidad individual y arriesgarse a violaciones de la normativa y los LLM formados en documentos legales confidenciales podrían filtrar información sensible sobre clientes o casos, poniendo en peligro la confianza y planteando agudas consideraciones éticas.

Estos escenarios ponen de relieve varios problemas clave de seguridad de datos que surgen a medida que se extiende el uso de los LLM:

Descubrimiento y anonimato de los datos: Si no se identifican y clasifican correctamente los datos de formación, pueden utilizarse datos confidenciales de forma inadvertida con fines de formación, lo que aumenta el riesgo de que se filtre información confidencial, como hemos visto en el ejemplo anterior.

Acceso y uso de datos: Detectar continuamente el acceso y uso de datos por parte de los agentes de entrenamiento LLM debe ser una prioridad, para garantizar que no se han utilizado datos sensibles en la creación de su lógica.

Responsabilidad y transparencia: Asignar la responsabilidad de la seguridad de los datos se vuelve complejo cuando se depende de servicios LLM de terceros, lo que requiere claridad en las prácticas de gestión de datos.

Estas preocupaciones no anulan la importancia y los beneficios potenciales de los LLM, pero la implementación responsable y segura de esta tecnología requiere un enfoque múltiple:

Gestión rigurosa de los datos: Para garantizar la seguridad de los datos, es fundamental aplicar políticas rigurosas de gestión de datos y garantizar prácticas estrictas de anonimización de los datos utilizados para la formación en LLM.

Supervisión y auditoría continuas: La supervisión periódica de la actividad y los resultados del LLM ayuda a identificar y mitigar posibles sesgos y vulnerabilidades de seguridad.

Transparencia y responsabilidad: Mantener la transparencia sobre las prácticas de recopilación y tratamiento de datos fomenta la confianza y facilita la rendición de cuentas.

Los LLM son una poderosa herramienta con un inmenso potencial para empresas de todos los tamaños y de diversos sectores. Sin embargo, sortear los riesgos asociados a la seguridad de los datos requiere un esfuerzo de colaboración entre desarrolladores, responsables políticos y usuarios para garantizar una aplicación responsable y ética. Si damos prioridad a la seguridad de los datos, fomentamos la transparencia y aplicamos salvaguardias sólidas, podremos liberar el potencial de los LLM salvaguardando al mismo tiempo los datos sensibles y la privacidad.

Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine

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