Chatboty AI a bezpieczeństwo danych: Jak chronić poufne informacje w erze automatyzacji?

Duże modele językowe (LLM) rewolucjonizują sposób w jaki wchodzimy w interakcje z technologią. Chatboty zasilane sztuczną inteligencją wspierają obsługę klienta, odpowiadając na pytania i automatyzują procesy biznesowe. Wraz z postępem technologicznym automatyzacja staje się coraz bardziej powszechna, a to rodzi nowe wyzwania.

Kluczowe staje się nie tyle samo automatyzowanie procesów, co zapewnienie bezpieczeństwa i ochrony danych. Jest to szczególnie istotne w przypadku wrażliwych danych osobowych lub poufnych informacji biznesowych.

Solidne fundamenty

Chatboty oparte na generatywnej sztucznej inteligencji czerpią z istniejących już dużych modeli językowych, takich jak GPT-4 od OpenAI czy Gemini od Google. Modele te, wyszkolone na potężnych zbiorach danych, zapewniają solidną podstawę do rozumienia języka naturalnego i generowania odpowiedzi, co czyni chatboty wszechstronnymi narzędziami o szerokim spektrum zastosowań. 

Dostosowanie chatbota do specyfiki organizacji

Jednak znajomość języka naturalnego to za mało, aby stworzyć chatbota o realnej wartości biznesowej. Żeby sprostać indywidualnym potrzebom firm, model językowy musi posiadać wiedzę z zakresu terminologii branżowej, specyfiki organizacji, produktu lub usługi.

Dzięki dedykowanej bazie wiedzy zawierającej informacje o firmie i integracji wewnętrznych danych z istniejącym modelem bazowym, możemy zbudować chatbota zdolnego do zrozumienia specyfiki twojej organizacji.

Co ważne model bazowy nie ma dostępu do pełnej bazy wiedzy, a jedynie do wybranych jej fragmentów. Dzięki RAG, czyli Retrieval Augmented Generation LLM otrzymuje dostęp do wyselekcjonowanych danych, dopasowanych do konkretnych zapytań użytkowników. 

RAG działa niczym filtr, eliminując z pola widzenia modelu te informacje, które nie są istotne dla bieżącej konwersacji.

Ten proces sprawia, że chatbot może precyzyjnie odpowiadać na pytania dotyczące usług i produktów nie mając jednocześnie pełnego dostępu do firmowych danych.

Potencjał i zagrożenia – dwa oblicza chatbotów opartych na LLM

Choć chatboty oparte na dużych modelach językowych (LLM) niosą ze sobą ogromny potencjał, wiążą się z nimi również pewne zagrożenia.

Istnieje ryzyko, że dane firmowe zostaną użyte do treningu modeli lub ujawnione publicznie. Szczególnie istotne jest to w przypadku chatbotów przeznaczonych do użytku wewnętrznego, takich jak te wykorzystywane do wsparcia pracowników lub automatyzacji procesów HR, gdzie przetwarzane są wrażliwe i poufne informacje.

Bezpieczeństwo danych – priorytet w zgodzie z regulacjami

Coraz bardziej rygorystyczne regulacje dotyczące ochrony danych, takie jak Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO) stawiają wysokie wymagania w standardach bezpieczeństwa. Dotyczą one zbierania, przechowywania i przetwarzania danych osobowych.

Zapewnienie zgodności z RODO i innymi rozwijającymi się regulacjami stanowi integralną część naszej pracy. W chatbotach opartych na dużych modelach językowych (LLM) wdrażamy szereg zabezpieczeń danych, takich jak techniki anonimizacji, protokoły szyfrowania i bezpieczne praktyki przechowywania danych. Chroni to poufne informacje i zapewnia użytkownikom kontrolę nad swoimi danymi.

Zapewnienie zgodności nie ogranicza się jednak do wdrożenia odpowiednich zabezpieczeń. Nieustannie monitorujemy zmiany w regulacjach dotyczących sztucznej inteligencji i aktualizujemy nasze rozwiązania, aby były zgodne z najnowszymi standardami takimi jak Akt o Sztucznej Inteligencji UE (AI Act).

Akt ten klasyfikuje aplikacje AI do kategorii ryzyka. Aplikacje o niedopuszczalnym ryzyku, takie jak „rządowe systemy wiarygodności społecznej stosowane w Chinach”, są zakazane. Aplikacje o wysokim ryzyku, np. „narzędzia do skanowania CV oceniające kandydatów do pracy”, muszą spełniać określone wymogi prawne.

Wymagania te mogą obejmować:

  • Zasady przejrzystości: Wyjaśnienie sposobu podejmowania decyzji przez system AI.
  • Praktyki ograniczające uprzedzenia: Zapobieganie dyskryminacji w procesach podejmowania decyzji.
  • Mechanizmy ludzkiego nadzoru: Zapewnienie czynnika ludzkiego w odpowiedzialności i kontroli nad systemem AI.

Wykorzystanie komercyjnych API i wielopoziomowa ochrona danych

Chatboty oparte na dużych modelach językowych (LLM) tworzymy z wykorzystaniem komercyjnych API renomowanych dostawców takich jak OpenAI i Microsoft, wyłącznie na podstawie umów jasno określających zasady ochrony danych. Gwarantują one, że dane naszych klientów nie są wykorzystywane do publicznego treningu modeli, ani ujawniane publicznie lub stronom trzecim.

Oprócz umów kontraktowych, stosujemy szereg dodatkowych środków ostrożności:

  • Dokładnie analizujemy warunki świadczenia usług i ograniczenia API, aby zidentyfikować i zminimalizować potencjalne ryzyka dla bezpieczeństwa danych.
  • Stosujemy umowy o zachowaniu poufności (NDA) między nami a naszymi klientami. Gwarantują one poufność wszelkich informacji przekazywanych nam w związku z projektem chatbota.
  • Współpracujemy z klientami w celu zapewnienia zgodności praktyk dotyczących danych w chatbotach z polityką bezpieczeństwa ich organizacji.

Dzięki kompleksowemu podejściu mamy pewność, że dane naszych klientów są bezpieczne i wykorzystywane wyłącznie w sposób zgodny z ich oczekiwaniami.

Prompt engineering

Dobrze skonstruowane prompty to fundament bezpieczeństwa danych w chatbotach opartych na dużych modelach językowych (LLM). Działają one na zasadzie instrukcji, które mogą znacząco zmniejszyć ryzyko odpowiedzi naruszających bezpieczeństwo, poufność lub prywatność.

Prompt może być skonfigurowany tak, aby chatbot unikał dyskusji na tematy, które mogłyby ujawnić poufne informacje, nie korzystał w odpowiedziach z danych wrażliwych czy zapewniał odpowiedzi zgodne z regulacjami i polityką organizacji.

Należy jednak pamiętać, że prompt engineering nie jest niezawodnym rozwiązaniem, a jednym z elementów zarządzania ryzykiem. Testowanie i ciągłe monitorowanie chatbota, bieżące zmiany promptów na podstawie rzeczywistych interakcji z użytkownikami oraz wdrożenie odpowiedzi regułowych są niezbędnymi elementami kompleksowej strategii bezpieczeństwa.

Podejście hybrydowe – zwiększona kontrola i bezpieczeństwo

W celu zapewnienia jeszcze wyższej kontroli, a co za tym idzie – bezpieczeństwa danych, stosujemy podejście hybrydowe, łącząc w ramach naszej platformy LLMy z predefiniowanymi odpowiedziami opartymi na wcześniej określonych regułach.

Dzięki temu rozwiązaniu możemy:

  • Przechwytywać określone zapytania i dostarczać z góry zdefiniowane odpowiedzi.
    Zapewnia to kontrolowane i bezpieczne środowisko interakcji, minimalizując ryzyko generowania nieodpowiednich lub szkodliwych treści.
  • Predefiniować odpowiedzi dla określonych scenariuszy rozmów.
    Pozwala to na szybką i spójną obsługę użytkowników, nawet w przypadku złożonych lub nietypowych zapytań.

Podejście hybrydowe łączy w sobie elastyczność dużych modeli językowych z precyzją odpowiedzi opartych na regułach, zapewniając większą kontrolę nad poziomem bezpieczeństwa danych.

Trening i monitoring – gwarancja bezpieczeństwa w dłuższej perspektywie

Zapewnienie bezpieczeństwa danych nie jest zadaniem jednorazowym, ale ciągłym procesem obejmującym bieżące monitorowanie i trening chatbotów. 

Regularne audyty to kluczowy element tej strategii. Pozwala on na wykrycie i naprawienie potencjalnych luk lub problemów z bezpieczeństwem. Dzięki tym działaniom zapewniamy zgodność z aktualnymi wymogami bezpieczeństwa przez cały okres użytkowania chatbota.

Podsumowanie

Chatboty oparte na modelach językowych (LLM) oferują ogromny potencjał w zakresie interakcji z użytkownikami. W celu zapewnienia kompleksowej ochrony danych, stosujemy hybrydowe podejście, które łączy moc LLMów z precyzją predefiniowanych odpowiedzi opartych na regułach.

Ciągłe monitorowanie i szkolenie są kluczem do skutecznego radzenia sobie z nowymi wyzwaniami w zakresie bezpieczeństwa danych oraz nieustannego podnoszenia jakości odpowiedzi. Te działania stanowią fundament budowania bezpiecznych i wartościowych biznesowo chatbotów.

Wykorzystaj potencjał
bezpiecznych chatbotów opartych na AI