Estudo da Anthropic revelou que apenas 250 documentos maliciosos podem ser suficientes para criar vulnerabilidades em IA do tipo backdoor em um modelo de linguagem — independentemente do tamanho do modelo ou do volume de dados de treinamento.
Para chegar a esta conclusão, os estudiosos compararam um modelo de 13B parametros e um de 600M parâmetros, e ambos estavam susceptíveis às mesmas vulnerabilidades (apenas 250 documentos).
O estudo foi conduzido pela Anthropic, em parceria com o UK AI Security Institute e o Alan Turing Institute.
A descoberta representa um novo desafio para especialistas em auditoria e segurança de IA, já que o estudo aponta que responsáveis por usos maliciosos não precisam controlar uma porcentagem significativa do conjunto de dados, mas apenas inserir uma pequena quantidade de exemplos manipulados para comprometer o modelo.
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