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Risiken von PII-Leckagen beim Feintuning von GPT-3

Im Zuge der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen stehen immer mehr leistungsstarke Modelle zur Verfügung, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten werden können. Ein prominentes Beispiel ist OpenAI’s GPT-3, ein generatives vortrainiertes Modell, das durch Feintuning an individuelle Anwendungsfälle angepasst werden kann.

Trotz der Vorteile dieser Anpassungen gibt es bedeutende Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes, insbesondere im Hinblick auf das Risiko der Offenlegung personenbezogener Daten (PII). Eine aktuelle Forschungsarbeit untersucht diese Problematik eingehend.

Hintergrund und Motivation

Feintuning ist ein gängiger Prozess, um die Leistungsfähigkeit vortrainierter Modelle wie GPT-3 auf spezifische Aufgaben zu verbessern. Dabei werden diese Modelle mit zusätzlichen Daten weitertrainiert, um ihre Genauigkeit und Effizienz zu steigern. Frühere Studien haben jedoch gezeigt, dass feingetunte Modelle sensitive Informationen aus den ursprünglichen Trainingsdatensätzen speichern und wiedergeben können. Diese Arbeit untersucht, ob und in welchem Ausmaß PII aus einem feingetunten GPT-3-Modell extrahiert werden kann.

Experimentelle Vorgehensweise

Die Forscher führten zwei Hauptversuche durch: Klassifikation und Autovervollständigung. Beide Experimente zielten darauf ab, die Fähigkeit des Modells zu überprüfen, PII aus dem Trainingsdatensatz zu memorisieren und zu reproduzieren.

  1. Klassifikationsexperiment: Hierbei wurde ein GPT-3-Modell auf die Klassifikation von E-Mails aus dem Enron-Datensatz trainiert. Dieser Datensatz enthält zahlreiche echte Geschäftskorrespondenzen und persönliche Daten, was ihn ideal für Privatsphärenuntersuchungen macht. Die Forscher simulierten Angriffe, bei denen das Modell gezielt nach PII abgefragt wurde, um herauszufinden, welche Informationen wiedergegeben werden können.
  2. Autovervollständigungsexperiment: Dieses Experiment zielte darauf ab, den potenziellen Missbrauch eines feingetunten Modells in einem realen Szenario zu simulieren, wie beispielsweise bei der Vervollständigung von E-Mails. Das Modell wurde darauf trainiert, den Textkörper von E-Mails basierend auf deren Betreffzeilen zu generieren. Auch hier wurde überprüft, ob das Modell PII aus dem Trainingsdatensatz wiedergibt.
LLM und OSINT

Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Ergebnisse der Studie sind alarmierend und zeigen deutlich, dass feingetunte GPT-3-Modelle in der Lage sind, PII zu memorisieren und auf Anfrage preiszugeben:

  1. Klassifikation: Mit nur 1800 generierten Texten (ca. 250.000 Token) konnten die Forscher 256 eindeutige PII aus dem Trainingsdatensatz extrahieren. Dazu gehörten sensible Informationen wie Namen von Personen und Organisationen sowie spezifische Ortsangaben und Daten.
  2. Autovervollständigung: In diesem Experiment konnten 236 PII aus Betreffzeilen des Trainingsdatensatzes und 223 PII aus Betreffzeilen, die nicht im Trainingsdatensatz enthalten waren, extrahiert werden. Dies zeigt, dass das Modell selbst bei unbekannten Eingaben eine signifikante Menge an PII preisgeben kann.

Diskussion und Implikationen

Die Studie verdeutlicht, dass das Feintuning von GPT-3 erhebliche Risiken für die Privatsphäre birgt. Diese Risiken sind besonders relevant in einem Umfeld, das immer stärker durch Datenschutzgesetze wie die DSGVO und ähnliche Vorschriften in den USA und China reguliert wird. Unternehmen, die solche Modelle einsetzen, müssen sich der potenziellen Gefahren bewusst sein und geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Privatsphäre zu schützen.

Zukunftsperspektiven

Die Autoren der Studie schlagen vor, dass weitere Forschungen und Entwicklungen notwendig sind, um feintuning-Modelle sicherer zu machen. Dies könnte durch den Einsatz von Techniken wie Differential Privacy und PII-Scrubbing erreicht werden, um sicherzustellen, dass sensitive Daten nicht unabsichtlich offengelegt werden.

Der Missbrauch von Generativer KI und großen Sprachmodellen (LLM)

Fazit

Diese Untersuchung bietet einen wichtigen Einblick in die potenziellen Datenschutzrisiken beim Feintuning von großen Sprachmodellen wie GPT-3. Es ist entscheidend, dass sowohl Entwickler als auch Anwender dieser Technologien sich der damit verbundenen Risiken bewusst sind und proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Privatsphäre zu schützen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Vorteile dieser fortschrittlichen Modelle nicht durch gravierende Datenschutzverletzungen überschattet werden.

Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)
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Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)

Ich beschäftige mich intensiv im technologischen Bereich mit Fragen der Softwareentwicklung, KI und Robotik - nicht nur als Jurist, sondern eben auch selbst als Entwickler. In diesem Blog teile ich Inhalte vor allem rund um Robotik bzw. Roboterrecht und ergänzend zum Thema KI. Von mir werden Unternehmen im gesamten IT-Recht beraten und vertreten.